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GSL-LPA améliore la détection de communautés dans les grands réseaux en maintenant la connectivité.

DyCE optimise les modèles d'apprentissage profond pour les appareils avec des ressources limitées.

DUFOMap propose une cartographie en temps réel efficace pour des environnements dynamiques.

De nouveaux modèles accélèrent efficacement les tâches d'image et de texte.

Un nouveau cadre améliore la précision et l'efficacité de la reconnaissance d'images pour les entités web.

Un nouveau système améliore le service des LLMs, en s'attaquant aux problèmes de latence et de mémoire.

BTSbot automatise la classification des transients brillants à partir des données ZTF, ce qui améliore l'efficacité.

MADTP améliore l'efficacité des Transformers Vision-Language tout en conservant la performance.

Des chercheurs mélangent des méthodes numériques et analogiques pour améliorer l'efficacité de l'optique en informatique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale en utilisant moins d'étiquettes et de ressources.

Une nouvelle méthode améliore la détection des relations dans les vidéos en utilisant des modèles spécialisés.

LD3M améliore la distillation de datasets en utilisant l'espace latent et des modèles de diffusion pour des résultats meilleurs.

Un nouveau logiciel améliore l'analyse de gros ensembles de données d'imagerie cérébrale.

Une nouvelle méthode améliore comment les machines lisent et interprètent les tableaux.

Un outil pour mesurer la performance du mélange de données dans les frameworks de traitement de flux.

Une nouvelle méthode combine des techniques classiques et quantiques pour un meilleur traitement des données.

Une nouvelle approche combine l'intuition humaine et l'intelligence artificielle pour améliorer l'extraction d'opinions.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'inférence CPU dans les modèles de machine learning.

TCAM-SSD permet un traitement des données plus rapide directement dans les dispositifs de stockage.

Examiner l'importance du timing dans l'évolution des systèmes de communication sans fil.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité de l'entraînement pour les grands modèles de langage.

Explorer le rôle des processeurs neuromorphiques dans l'amélioration de l'efficacité de la communication par satellite.

Cet article examine si les transformers peuvent simuler des automates finis et des automates d'arbres avec poids.

Introduction des réseaux péripteraux sous-modulaires profonds pour un apprentissage efficace des données.

Quokka introduit le suivi d'écriture anticipée pour améliorer la récupération en cas de panne dans le traitement des données.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'apprentissage profond sur du matériel structuré.

Cette recherche présente des modèles d'état pour générer des vidéos de manière efficace.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique en réduisant l'utilisation des ressources tout en boostant la précision.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles de langue en optimisant l'utilisation de la mémoire.

FastMAC propose une méthode plus rapide pour aligner les nuages de points 3D avec une grande précision.

La couche Lennard-Jones améliore la distribution des nuages de points pour une meilleure analyse des formes 3D.

PSASA propose une approche plus rapide pour la sélection de prototypes en apprentissage automatique.

Un nouveau système améliore la production et le rapport coût-efficacité des grands modèles de langage.

Un aperçu de l'attention adaptative gaussienne pour améliorer les performances de l'IA.

Un nouveau benchmark évalue comment les machines planifient des tâches complexes avec différents types de données.

CoAVT intègre des données audio, visuelles et textuelles pour une meilleure compréhension.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image en imagerie par particules magnétiques.

Apprends comment une représentation de poids efficace améliore les performances des RNN pour différentes tâches.

De nouvelles techniques permettent une segmentation flexible des données Lidar sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Une nouvelle méthode d'élagage améliore l'efficacité de l'apprentissage profond dans les systèmes à barre transversale.