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De nouveaux outils visuels aident les ingénieurs à optimiser les performances des modèles de deep learning.

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DiffTPT améliore l'adaptabilité et la précision des modèles grâce à des techniques d'augmentation de données innovantes.

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Un nouveau modèle imite la fonction cérébrale pour une meilleure détection de mouvement dans les données visuelles.

Améliorer les pipelines de données peut booster la performance des systèmes de recommandation en deep learning.

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Le modèle R-AdWOrch améliore le edge computing dans les systèmes critiques pour des réponses rapides.

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Les DyNNs offrent un traitement efficace et des performances solides face aux attaques adverses.

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DiffusionTrack améliore le suivi multi-objets en affinant efficacement les prédictions bruyantes.

Cet article examine des moyens d'améliorer la quantification dans les modèles d'apprentissage profond en utilisant TVM.

MeDM propose une nouvelle méthode pour créer des vidéos cohérentes à partir d'images avec un minimum de données.

Un nouveau cadre améliore la vitesse de récupération grâce à un retour de pertinence pseudo hors ligne.

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