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De nouvelles techniques améliorent la qualité des données LiDAR dans des conditions météo difficiles.

De nouveaux modèles améliorent la façon dont les machines identifient et regroupent les objets dans les images.

Une méthode qui améliore la recherche d'images en utilisant des images de référence et du texte.

Le modèle AaKOS adapte les résumés en fonction des intérêts des utilisateurs à partir des avis sur les produits.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'entraînement des GNN sur de grands graphes en utilisant des techniques avancées.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de reconnaissance vocale tout en réduisant la perte de connaissances.

Les systèmes de drones collaboratifs améliorent l'efficacité du traitement des données en temps réel pour différentes tâches.

Une étude sur des autoencodeurs à deux couches pour un retrait efficace du bruit dans les données.

EfficientLIF-Net réduit les coûts mémoire dans les SNN tout en gardant de bonnes performances.

De nouveaux appareils SHNO promettent des performances écoénergétiques pour le calcul et le traitement des données.

Améliorer les capacités du modèle pour relier efficacement différents types de données.

Apprends comment diviser les charges de travail quantiques peut améliorer la performance et l'utilisation des ressources.

Une nouvelle méthode améliore la détection de mouvement dans les systèmes de navigation inertielle pour un suivi précis.

Un nouveau décodeur améliore la vitesse et l'efficacité de la correction d'erreurs quantiques.

L'apprentissage incrémental améliore l'apprentissage automatique, mais fait face à de grosses menaces avec les attaques par porte dérobée.

Un nouveau cadre optimise les algorithmes de graphes dynamiques pour de meilleures performances et une utilisation mémoire améliorée.

Une nouvelle approche réduit le temps de traitement des documents et les ressources pour les modèles linguistiques.

Un aperçu des avantages des SoCs hétérogènes pour les tâches informatiques modernes.

De nouveaux réseaux de neurones apprennent les transformations directement à partir des données, ce qui améliore l'efficacité et la compréhension des symétries.

Explorer le réécriture de termes en computation parallèle pour un traitement de données efficace.

Apprends comment les systèmes CPU-GPU améliorent les simulations de dynamique des fluides.

Découvrez les codes de couverture et leurs applications dans les algorithmes de traitement de données.

Examiner comment différentes méthodes d'encodage de position influencent la généralisation de longueur dans les Transformers.

Explorer l'impact de l'entraînement sur la performance de quantification dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine NeRF et MDE pour améliorer la modélisation 3D à partir de quelques images.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore les performances de l'informatique hyperdimensionnelle en intégrant des niveaux de confiance.

Présentation d'un modèle qui intègre différents types de données pour des tâches complexes.

Les satellites changent l'informatique avec des capacités de traitement en temps réel dans l'espace.

Un superoptimiseur améliore les performances des instructions SIMD dans LLVM, augmentant l'efficacité des programmes.

L'informatique centrée sur la mémoire change le traitement des données en rapprochant le calcul du stockage des données.

Une nouvelle approche vise à minimiser les délais dans les systèmes de reconnaissance vocale tout en gardant la précision.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la qualité dans la création de modèles 3D.

Une nouvelle approche en IA qui imite les fonctions du cerveau pour un meilleur apprentissage.

Examiner le rôle des structures de données compactes pour améliorer l'efficacité du edge computing.

Explorer la relation entre les canaux quantiques et les préconditionneurs en théorie de l'information.

Les machines Tsetlin sur FPGA améliorent l'apprentissage en temps réel avec une faible consommation d'énergie.

La caméra 4D améliore la microscopie électronique avec des images ultra rapides et une capture de données précise.

Voici BitE, un modèle qui améliore l'optimisation des requêtes dans les bases de données grâce à l'apprentissage par ensemble.

i-Code V2 intègre la vision, le langage et la parole pour des réponses AI améliorées.

Une nouvelle méthode relie la classification et l'extraction d'informations clés pour un traitement de documents plus efficace.