Une étude comparant différents algorithmes pour détecter les lieux de résidence en utilisant des données de smartphone.
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La science de pointe expliquée simplement
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La technologie eSIM transforme la connectivité mobile pour les appareils et les applications IoT.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la détection des malwares Android en utilisant l'apprentissage actif.
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Un nouvel algorithme améliore l’efficacité du déchargement des tâches dans les environnements de calcul en périphérie mobile.
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La communication D2D offre un moyen d'améliorer l'efficacité des données mobiles.
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Une étude examine comment les couleurs dans les jeux mobiles influencent les émotions des ados.
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Les avancées en IA et ML améliorent les services de localisation dans la technologie 5G.
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Une nouvelle méthode améliore la détection et la communication, en s'attaquant aux problèmes de timing.
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Les LLM vont améliorer la vie privée et les fonctionnalités sur les appareils mobiles.
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Une nouvelle stratégie combine l'apprentissage hors ligne et en ligne pour mieux gérer les tâches.
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Présentation d'une méthode pour améliorer la recherche d'images en utilisant différents types de modèles.
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Une nouvelle méthode pour que les appareils communiquent en utilisant des systèmes d'IA sur l'appareil.
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De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité de NeRF pour les applis mobiles.
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De nouvelles méthodes réduisent l'utilisation de la bande passante tout en maintenant la qualité du contenu dans l'AIGC mobile.
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Un nouveau cadre améliore la performance des modèles avec un minimum de données utilisateur.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la sélection des appareils dans l'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode pour rassembler des données UI mobiles pertinentes afin d'améliorer le design des applis.
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Un nouveau système vise à améliorer l'engagement dans les programmes de santé maternelle par des appels mobiles.
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L'optimisation de la gestion des faisceaux grâce à un alignement spécifique au site améliore l'efficacité de la communication dans les réseaux 5G.
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Améliorer les applis de détection mobile grâce à un nouveau cadre pour gérer les données manquantes.
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Combiner communication et détection pour des réseaux mobiles plus intelligents.
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Ce système offre un environnement évolutif pour tester des agents autonomes dans des applications Android du monde réel.
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Un nouveau jeu de données améliore les systèmes de recommandation d'applications mobiles grâce à des échanges conversationnels.
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h-DJSCC améliore la transmission d'images dans les réseaux mobiles, gérant efficacement différents types de connexion.
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Une nouvelle approche pour améliorer les petits modèles de langue en utilisant des techniques d'activation sparse.
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Windex optimise l'allocation des ressources pour répondre aux besoins variés des utilisateurs dans les réseaux cellulaires NextG.
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Une étude sur l'amélioration des modèles d'apprentissage fédéré pour les appareils avec des ressources limitées.
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Une nouvelle approche pour prédire les changements d'UI des applis mobiles en fonction des actions des utilisateurs.
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TraceNet améliore la segmentation d'images mobiles avec des processus user-friendly et efficaces.
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Affiner des gros modèles de langage directement sur les smartphones tout en protégeant les données des utilisateurs.
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Un réseau léger pour l'estimation de pose en temps réel sur les appareils mobiles.
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Le dataset AMEX améliore la compréhension de l'IA sur les interfaces d'applications mobiles.
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