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FedIns s'attaque aux défis de données dans l'apprentissage fédéré pour améliorer les performances des modèles.

DiffTPT améliore l'adaptabilité et la précision des modèles grâce à des techniques d'augmentation de données innovantes.

Une nouvelle méthode améliore l'explicabilité des CNN dans le contrôle qualité en fabrication.

Explorer de nouvelles méthodes pour garantir la fiabilité des résultats en apprentissage automatique.

Une étude sur comment la taille du modèle impacte la performance de traduction de l'anglais vers l'espagnol.

Présentation d'un nouveau cadre pour améliorer la détection d'objets avec moins d'efforts de labellisation.

Examiner comment l'activité cérébrale est liée aux réseaux de neurones artificiels.

Une nouvelle approche pour évaluer l'adaptabilité des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches.

CyberForce combine des stratégies d'apprentissage pour protéger les appareils IoT contre les malwares.

Analyser comment la similarité entre les données d'entraînement et de test affecte l'incertitude dans les prédictions du modèle.

La recherche combine l'apprentissage profond et le graphène pour créer des métasurfaces polyvalentes.

Une nouvelle méthode pour synchroniser les agents malgré les imperfections des données.

Une nouvelle méthode améliore l'édition d'images de visages en utilisant des invites textuelles.

Un aperçu des agents autonomes augmentés par LLM et leur développement.

Une méthode pour aider les modèles à prédire des classes invisibles sans avoir à se retaper une grosse formation.

Examen de comment le Copilot de GitHub affecte la sécurité du code pour les devs.

Une plateforme pour étudier des modèles de langue avancés dans des contextes sociaux.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement machine dans les puzzles visuels en utilisant RPM.

Cette étude présente une méthode pour réduire le biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

Explorer l'impact des méthodes quantiques sur l'analyse des sentiments en finance.

Cet article parle de nouvelles menaces pour les réseaux de neurones profonds provenant des attaques par inversion de bits.

De nouvelles techniques améliorent la rapidité des solutions en optimisation combinatoire grâce à la distillation progressive.

DFM-X améliore les réseaux de neurones en s'attaquant à l'apprentissage par raccourci grâce à des insights sur les fréquences.

Bio-SIEVE améliore l'efficacité des revues systématiques médicales en utilisant des modèles de langue IA.

Cet article explore un nouveau modèle pour l'identification de l'intention de discours et des slots.

Voici CoverNav, une méthode pour que les robots trouvent des chemins cachés en extérieur.

Le modèle EquiDiff améliore la prédiction de trajectoire des véhicules pour les voitures autonomes.

Des chercheurs améliorent la recherche de musique en combinant différents types de données grâce à l'apprentissage par contraste.

CycleAdapt améliore la précision dans la reconstruction des formes humaines à partir de données vidéo.

Le cadre MC-DRE améliore l'identification des événements liés aux drogues grâce à une intégration multi-aspect.

Évaluer les méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour améliorer le diagnostic en imagerie médicale.

Une nouvelle approche améliore la performance en segmentation sémantique 3D en utilisant l'apprentissage cross-modal.

Un nouveau modèle améliore la qualité des images IRM tout en réduisant le temps de scan.

Le nouveau modèle HyperFormer améliore les prédictions dans les graphes de connaissances hyper-relationnels.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour évaluer efficacement les réponses des chatbots.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à comprendre les perspectives humaines.

Une nouvelle méthode améliore la précision du texte généré à partir de graphes de connaissances.

TEED propose une détection de bord efficace avec des besoins en ressources minimes.

Examiner l'équité dans l'apprentissage machine pour réduire les biais dans des secteurs critiques.

Une nouvelle méthode améliore l'informatique optique en boostant l'efficacité de l'entraînement et la performance.