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Deux nouvelles approches améliorent la fiabilité dans l'évaluation des explications des modèles d'IA.

ROAST améliore l'analyse des sentiments en se concentrant sur l'ensemble des avis.

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Des recherches montrent des liens entre les niveaux d'ADNmt et les troubles mentaux, comme l'autisme et l'anxiété.

Une nouvelle approche pour étudier comment nos actions influencent nos sentiments au fil du temps.

Cette étude évalue la fiabilité des outils d'IA dans la pratique juridique.

Cette étude examine des méthodes pour compter les solutions d'équations complexes en théorie des nombres.

De nouvelles méthodes améliorent l’efficacité et la précision dans la recherche médicale et technologique.

L'intelligence artificielle améliore les prévisions sur les formes et tailles des nanomatériaux.

La recherche présente une méthode pour améliorer la prise de décision dans les agents de modèles de langue.

Présentation d'un nouvel algorithme pour s'attaquer à des scénarios difficiles en mécanique quantique.

NEST utilise des réseaux de neurones pour améliorer les tests psychométriques dans les études sur la vision.

BEATRICE améliore l'identification des variants génétiques causaux grâce à des techniques avancées.

Apprends comment les méthodes de Monte Carlo améliorent les intervalles de confiance dans la recherche.

Une étude révèle des structures cérébrales clés chez Uloborus diversus et leur rôle dans la construction de toiles.

Découvrez PANBB, une nouvelle méthode pour la relaxation efficace des structures cristallines en science des matériaux.

La recherche explore le potentiel des enregistrements de forts mouvements pour localiser les épicentres.

Des recherches révèlent de nouvelles techniques pour identifier les origines des météores et améliorer leur classification.

Cette étude s'attaque aux galères pour désapprendre des données des modèles d'apprentissage automatique.

Explorer l'efficacité des questionnaires en VR pour une meilleure collecte de feedback.

Une méthode pour calculer les exposants de Lyapunov dans les équations de renouvellement pour étudier le comportement des systèmes.

Un aperçu des méthodes de confidentialité et de leur efficacité dans le partage de données.

Cet article examine le rôle de la binarisation dans l'analyse des effets de traitement continus.

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Ce boulot montre comment différents facteurs s'influencent les uns les autres dans des systèmes complexes.

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Explore comment analyser des réseaux avec des valeurs numériques attachées à chaque nœud.

Cette étude examine la relation entre les réponses scalaires et les covariables fonctionnelles en utilisant des méthodes statistiques avancées.

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De nouvelles séquences IRM améliorent la visualisation des tissus à T2* court.

Une nouvelle méthode aide à identifier les erreurs dans les modèles de simulation.

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Un aperçu des avantages et des limites de la distillation de jeux de données en apprentissage automatique.

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Analyser le transfert de connaissance en utilisant des réseaux de citation dans l'IA explicable.

PairNet améliore la précision dans l'estimation des effets des traitements en utilisant des données d'observation.

Un aperçu clair de comment les erreurs de mesure impactent les prédictions statistiques.

Cet article parle des galères de la validation des modèles à cause des données contaminées.