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Un nouveau jeu de données améliore la classification des données Lidar pour des paysages variés.

Un aperçu de comment la taille des ensembles de données impacte les biais de l'IA dans la classification de la race et du genre.

Cet article examine comment les réseaux neuronaux prédisent le comportement du son dans les conduits.

Cet article parle des algorithmes d'apprentissage en ligne pour des scénarios de données en évolution.

De nouvelles méthodes améliorent la factorisation QR pour les grandes matrices mal conditionnées.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage du modèle malgré des erreurs dans les étiquettes des données.

La multicalibration améliore la précision des LLM en affinant les scores de confiance et en s'attaquant aux hallucinations.

Explorer comment la répétition améliore l'apprentissage continu dans des environnements changeants.

De nouvelles méthodes améliorent la communication des graphes et la distinction des nœuds dans les GNN.

Une méthode pour améliorer l'équité dans les modèles de classification pour des domaines sensibles.

Un nouveau système propose une surveillance en temps réel et de meilleures prévisions pour la production d'énergie solaire.

Une nouvelle mesure améliore les comparaisons de divergence entre plusieurs distributions de probabilité.

Une méthode pour améliorer la performance de l'IA tout en assurant une prise de décision claire.

Explore comment la traduction automatique améliore les classificateurs multilingues avec des techniques innovantes.

Explorer l'intersection entre la science quantique et l'apprentissage automatique.

Combiner les données LiDAR et les données de caméra pour améliorer l'efficacité des technologies de conduite autonome.

Améliorer les classificateurs en gérant l'incertitude et en renforçant la fiabilité dans des applications critiques.

Cet article parle de l'importance et des défis de la détection des données hors distribution en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche améliore la précision des graphiques de raisonnement à partir des entrées en langage.

Des méthodes innovantes améliorent les embeddings d'ontologie pour une meilleure complétion de la base de connaissances.

La recherche explore le rôle de l'apprentissage automatique dans la détection des blocages des artères coronaires.

Apprends des méthodes efficaces pour quantifier les LLM tout en gardant la précision et la performance.

Cet article parle de comment les arbres peuvent aider à analyser des interactions de données complexes.

Cet article examine comment l'affinage affecte la précision des modèles de langage et les hallucinations.

Explorer comment le désaccord dans l'étiquetage des données peut fournir des informations précieuses.

Des chercheurs utilisent des images solaires synthétiques pour améliorer la précision des prévisions de éruptions.

De nouvelles méthodes améliorent la représentation audio grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des réseaux de neurones profonds grâce à une optimisation automatisée.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour calculer les intervalles de confiance dans les tests de choc mécanique.

Ce cadre améliore l'efficacité et la précision de l'évaluation des textes en utilisant des grands modèles de langage.

Découvrez des méthodes pour trouver des solutions optimales dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de DBSCAN pour les ensembles de données de haute dimension et les données en streaming.

Présentation de la minimisation consciente de la netteté pour améliorer la construction de fonctionnalités en programmation génétique.

Un aperçu de l'importance des tests de permutation dans l'analyse de séries temporelles.

Utiliser des LLMs pour améliorer l'adaptation en MLOps.

Le cadre COLOR améliore la précision et l'efficacité dans les requêtes de données graphiques.

Cette étude examine l'efficacité de la mémoire dans les grands modèles de langage grâce à la décomposition en rang faible.

VSGD combine des méthodes traditionnelles avec de la modélisation probabiliste pour mieux optimiser l'apprentissage profond.

Un nouveau jeu de données ProCIS améliore la recherche d'infos en mode conversationnel.

Explorer les avantages et les défis des embeddings de variables partagées en apprentissage automatique.