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Présentation du réglage neuronal pour améliorer efficacement les capacités multitâches des grands modèles.

MATR améliore la détection d'actions dans des vidéos non montées grâce à une technologie augmentée par la mémoire.

La recherche propose une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images des caméras événementielles.

Explorer de nouvelles méthodes de compression audio pour une meilleure qualité sonore.

L'attention par arbre améliore l'efficacité dans le traitement de longues séquences pour les modèles d'apprentissage automatique.

Un cadre pour améliorer l'efficacité dans l'apprentissage multitâche grâce à la compression adaptative du modèle.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des paramètres pour les réseaux de neurones à valeurs complexes dans la communication numérique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance des modèles de langage multimodaux de grande taille.

Découvrez MS-Mapping, un système qui améliore la précision et l'efficacité de la cartographie LiDAR.

Un nouveau cadre améliore le traitement des données sur les appareils edge.

Un nouveau compilateur améliore la communication et la gestion des tâches des puces AI.

De nouvelles techniques en informatique photonique montrent qu'elles peuvent gérer plusieurs tâches efficacement.

Nouveau cadre qui améliore l'entraînement des modèles de langage multimodaux pour de meilleures performances.

SAMSA améliore l'efficacité de l'auto-attention pour différents types de données.

Une méthode pour prévoir les besoins en FPGA pour les réseaux de neurones avant de les construire.

Explorer comment les embeddings transforment le traitement de l'information dans les machines.

Le filtre Memento propose des mises à jour efficaces et des taux d'erreur bas pour les ensembles de données dynamiques.

Une nouvelle architecture améliore la multiplication matrice-vecteur dans les circuits photoniques.

Un cadre pour classifier les divers styles de conduite afin d'améliorer la sécurité routière.

Un aperçu de comment la superposition améliore le calcul et l'efficacité des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage.

Un modèle de transformateur amélioré conçu pour gérer efficacement plusieurs types de données.

Le R-Adapter améliore l'efficacité et la robustesse dans l'ajustement des modèles pour les tâches d'image et de texte.

CROME rend les modèles multimodaux plus faciles à utiliser avec moins de formation nécessaire.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de la compilation des circuits quantiques en utilisant des chaînes de Pauli.

Un aperçu de SAM et SAM2, des modèles qui transforment l'efficacité de la segmentation d'images.

Cette étude présente une méthode pour améliorer l'efficacité du comptage de modèles en utilisant l'élimination des clauses bloquées.

FruitNeRF utilise une technologie d'imagerie 3D pour compter précisément les fruits en agriculture.

De nouveaux dispositifs optiques promettent des solutions d'apprentissage machine plus rapides et plus efficaces.

De nouvelles structures hybrides améliorent le contrôle des ondes de spin pour des applications technologiques innovantes.

Une nouvelle méthode améliore l’efficacité des codes quantiques en simplifiant leur structure.

L'entraînement adversarial améliore la précision de détection des mots-clés dans la parole synthétique et réelle.

De nouvelles méthodes aident les satellites à partager des données et à améliorer leurs capacités de traitement.

Un nouveau modèle améliore la perception 3D en combinant des infos de profondeur et sémantiques.

Une méthode pour simplifier les modèles 3D d'espaces intérieurs en utilisant des données de nuages de points.

Une nouvelle méthode améliore la performance des Vision Transformers grâce à une compression efficace des tokens.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la récupération de moments vidéo en utilisant des stratégies affinées.

Un nouveau cadre améliore la sensibilisation au contexte des appareils mobiles en utilisant des données multimodales.

Explorer l'interaction unique entre la lumière et les matériaux dans les fibres optiques.

Combiner l'informatique quantique avec l'apprentissage automatique améliore les techniques de classification d'images.