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Ce boulot se concentre sur l'amélioration de la traduction entre l'allemand et les langues bavaroises.

Les chercheurs veulent créer des données synthétiques équilibrées pour éviter les biais dans l'apprentissage automatique.

L'apprentissage par liste permet aux ordinateurs de donner plusieurs réponses, améliorant la précision des systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sélection d'exemples afin d'obtenir de meilleurs résultats de modèle linguistique.

Intégrer des connaissances sémantiques et structurelles améliore la précision du typage d'entités dans les graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans l'apprentissage automatique sans sacrifier la performance.

Une étude sur les méthodes de détection de la psychose à travers les dossiers de santé électronique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la prédiction des émotions en utilisant des techniques d'augmentation de données.

MCPNet offre des insights plus clairs sur les décisions des modèles d'apprentissage profond grâce à l'extraction de concepts à plusieurs niveaux.

Un nouveau cadre renforce la confiance dans les prédictions grâce à l'apprentissage et au raisonnement.

Des recherches montrent comment l'apprentissage automatique identifie des structures de matière noire dans les images de lentilles gravitationnelles.

Soft Mapper améliore la visualisation des données en optimisant les fonctions de filtre dans les graphiques Mapper.

Une nouvelle méthode aide les modèles de langage à générer du texte plus rapidement et plus efficacement.

Apprends comment les prévisions sélectives améliorent la précision des prévisions et la prise de décision dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore le mouvement des robots avec des insights sur le comportement humain.

VAPAAD améliore la précision de la prédiction vidéo en utilisant des mécanismes d'attention.

Utiliser des pseudo-boîtes bruyantes pour une meilleure sélection de modèle dans la localisation d'objets faiblement supervisée.

Un nouveau modèle améliore la précision de l'agencement des pièces à partir d'images uniques.

DiffScaler améliore les modèles de diffusion pour des tâches d'image variées de manière efficace.

Un nouvel algorithme révolutionne l'imagerie en radioastronomie avec des résultats plus rapides et de haute qualité.

HyperMono améliore l'exactitude des graphes de connaissances en utilisant un raisonnement en deux étapes et la monotonie des qualifiers.

Une nouvelle méthode améliore la classification d'images avec un minimum de données en utilisant des images non étiquetées.

Un aperçu de comment les méthodes compactes améliorent l'ajustement des données pour de grands ensembles de données.

L'apprentissage auto-supervisé améliore les performances des modèles avec moins de données étiquetées.

SFPNet propose des recommandations adaptées au contexte pour améliorer tes expériences de shopping en ligne.

Des recherches montrent comment les LLM peuvent nettoyer des jeux de données pour des tâches de résumé.

CLIMBER propose des recherches de similarité efficaces et précises dans de grandes séries de données.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones dans les tâches de régression.

Une nouvelle méthode résout des problèmes dans les modèles d'apprentissage automatique sans perdre en précision.

L'apprentissage par transfert utilise des connaissances d'un domaine pour améliorer des tâches dans un autre.

Un outil améliore les prédictions de survie pour des maladies comme la SLA et la fibrillation atriale.

Combiner la détection OOD et la prédiction conforme améliore la fiabilité du modèle.

Une nouvelle approche utilisant des RGCNs améliore la classification des sentiments à partir des données textuelles.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens en s'attaquant aux données bruyantes et incomplètes.

Présentation de TrainlessGNN pour un étiquetage de nœuds plus rapide dans les TAGs sans méthodes de formation traditionnelles.

Tiberius améliore la précision de la prédiction génétique en utilisant l'apprentissage profond et le contexte biologique.

Une nouvelle méthode améliore la répétition de mémoire pour l'apprentissage des graphes tout en garantissant la confidentialité.

Cette étude améliore la reconnaissance des émotions grâce à des méthodes auto-supervisées multi-modales.

Un aperçu du prompting et du prefix-tuning dans les modèles transformer.

MathWriting booste la recherche pour reconnaître les expressions mathématiques manuscrites avec des échantillons variés.