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Une nouvelle théorie dévoile des infos sur l'apprentissage continu et l'oubli dans l'IA.

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Nouveau jeu de données aide l'IA à améliorer les soins d'urgence et la prise de décision pour les patients.

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Un nouveau jeu de données et un modèle améliorent la communication en langue des signes.

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De nouvelles méthodes réduisent les coûts de communication pour des calculs de data science plus rapides.

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Une étude sur l’efficacité de différents modèles DLWP dans les prévisions météo.

Présentation de MC-PanDA pour une meilleure segmentation panoptique dans des environnements difficiles.

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Des modèles plus petits, adaptés à des domaines spécifiques comme la médecine, montrent un grand potentiel.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des vidéos en séparant les caractéristiques dynamiques et statiques.

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Combiner la synthèse vocale et des données réelles améliore efficacement les systèmes de reconnaissance vocale.

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De nouveaux modèles fournissent des éclaircissements sur les systèmes complexes en se concentrant sur des composants individuels.

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AsyCo améliore la précision d'apprentissage avec des étiquettes incomplètes en utilisant une approche à double tâche.

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Nouveau jeu de données soutient la recherche en imagerie CBCT pour de meilleurs diagnostics.

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De nouvelles méthodes améliorent la récupération d'images floues grâce à des techniques d'apprentissage profond.

HiFIT améliore les prévisions à partir de données omiques à haute dimension pour mieux comprendre les maladies.

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Sep-DeepONet améliore l'efficacité dans la résolution des équations aux dérivées partielles de haute dimension.

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