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Une nouvelle méthode permet d'adapter le focus des tâches dans les systèmes d'apprentissage multi-tâches.

Une nouvelle approche pour de meilleurs systèmes de recommandations séquentielles.

Un modèle pour générer des dialogues naturels en temps réel est développé.

Explorer l'impact de l'apprentissage automatique automatisé dans le milieu médical.

Explore les stratégies de formation initiales dans l'apprentissage incrémental en classe sans garder les exemples passés.

TargetVAE vise à simplifier la découverte de médicaments en générant efficacement des composés médicamenteux potentiels.

De nouveaux modèles améliorent l'efficacité de la saisie robotique avec moins de ressources.

De nouvelles méthodes améliorent la navigation des drones en utilisant des instructions vocales et des données historiques.

Un nouveau modèle améliore la précision de récupération pour les vidéos avec plusieurs événements.

Examiner comment l'IA peut améliorer l'équité dans la détermination du statut de réfugié.

ELiOT améliore les méthodes d'odométrie LiDAR pour une meilleure localisation des robots.

Cette étude explore comment les représentations d'auteur capturent les styles d'écriture en utilisant des méthodes d'apprentissage profond.

Cette étude améliore les méthodes de détection OOD pour une meilleure fiabilité de l'apprentissage machine.

Explorer de nouvelles méthodes pour la reconnaissance d'objets en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

LtC optimise la transmission de données vidéo pour de meilleures analyses et une utilisation réduite de la bande passante.

Une méthode qui améliore le traitement d'image mobile grâce à une quantification optimisée.

Cette étude évalue des modèles de prédiction du mouvement des piétons dans des environnements bondés.

Une étude sur l'impact du contexte à long terme dans la segmentation d'action vidéo.

Explorer des modèles efficaces pour la correspondance de similarité en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage machine en gardant des connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

L'équivariant permet aux réseaux de neurones de reconnaître les images de manière cohérente malgré les transformations.

Une nouvelle méthode pour mesurer la confiance dans les prédictions des modèles Transformer.

Utiliser l'IA pour créer des motifs batik innovants tout en respectant la tradition.

Une méthode pour prévoir les défauts internes du bois en se basant sur les formes extérieures.

LEAP améliore les tests adversariaux pour les logiciels de traitement du langage naturel.

HopPG améliore la précision des réponses en utilisant un raisonnement itératif pour des questions complexes.

Cette étude explore comment des champs réceptifs plus petits améliorent la reconnaissance des actions dans les vidéos.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la navigation des robots en utilisant des S-Graphs.

LOCATE identifie des objets dans des images et des vidéos sans intervention humaine.

Examiner l'impact des outils NLP sur la science des matériaux et la reproductibilité.

Explorer le potentiel et les défis des réseaux neuronaux optiques utilisant la lumière pour le calcul.

Un nouveau modèle relie la phonétique et l'acoustique pour améliorer la technologie de la parole.

Une nouvelle méthode améliore les modèles vision-langage pour des ensembles de données complexes en santé.

Un nouveau cadre améliore les suggestions d'articles en utilisant différents types de données.

ViCo améliore la création de commentaires captivants pour les vidéos en ligne.

Un nouveau jeu de données donne des infos sur les biais dans la technologie du langage.

FedSoL améliore l'apprentissage local tout en gardant l'alignement du modèle global.

DiffSeg propose une nouvelle façon de segmenter des images sans données étiquetées.

Cet article parle de l'Hypothèse du Billet de Loterie et des techniques d'élagage dans les DNN.

Un aperçu de l'intelligence, ses caractéristiques et les principaux défis pour la mesurer.