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Cet article présente SBC-AND, un ensemble de données organisé de 442 enregistrements de publications scientifiques en portugais conçu pour remédier à la sous-représentation des langues autres que l'anglais dans la recherche sur la désambiguïsation de noms d'auteurs et servir de référence exigeante pour évaluer les modèles de désambiguïsation multilingues.
Cet article propose un modèle de classement de recommandation multimodal sensible à l'état pour le commerce électronique transfrontalier qui modélise explicitement les changements d'intention de l'utilisateur à court terme à travers six états opérationnels, atteignant une performance supérieure pour les recommandations d'articles intercatégories et à faible fréquence sur le nouveau jeu de données CEMR-42M de 42 millions d'enregistrements par rapport aux modèles de référence existants.
Cette étude introduit le cadre MDQ-3L pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique classiques, profonds et quantiques pour la prédiction de la pollution de l'air, révélant que si les modèles classiques comme CatBoost et DBN surpassent actuellement les approches quantiques sous les contraintes NISQ, le système de notation multi-métrique proposé identifie efficacement les limitations structurelles et guide la sélection de circuits quantiques à faible intrication pour la future modélisation environnementale hybride.
Cet article propose l'utilisation d'un CUT-GAN à faibles ressources pour générer des patchs de mammographie synthétiques afin d'entraîner des modèles d'apprentissage profond dans des contextes à ressources limitées, démontrant que si les données synthétiques améliorent la performance des modèles par rapport à l'absence de données, elles produisent actuellement une précision (AUC de 0,751) inférieure à celle de l'entraînement sur des images réelles (AUC de 0,913).
Cet article présente un pipeline RV32IM à cinq étages synthétisable comprenant un prédicteur de branche gshare intégré et une unité de visualisation VGA sur FPGA indépendante de l'hôte, qui atteint une amélioration de performance de 2,33× par rapport à une base statique tout en permettant une introspection du pipeline en temps réel et une vérification fonctionnelle bit-exacte.
Cet article propose un cadre léger de réseau EEG à double attention basé sur l'extraction de caractéristiques spatio-temporelles profondes (CSFE-DAE) qui combine les motifs spatiaux communs avec des mécanismes de double attention pour atteindre une précision de détection de la maladie de Parkinson de pointe de 97,59 % sur les signaux EEG.
Cette étude a utilisé un modèle de développement Four-D pour créer et valider un système de gestion de l'apprentissage basé sur l'IA pour les écoles primaires, que les experts ont jugé hautement faisable et efficace pour améliorer les compétences en pensée computationnelle des élèves, particulièrement en ce qui concerne la décomposition, l'abstraction et les algorithmes.
Ce document propose un réseau de neurones hybride quantique-classique à fusion adaptative aux caractéristiques (FAF-HQNN) qui pondère dynamiquement les prédictions classiques et quantiques afin d'obtenir une précision supérieure et une robustesse accrue contre le bruit dans les tâches de classification d'images biomédicales.
Le papier propose ACDGRec, un modèle de recommandation robuste qui intègre l'entraînement adversaire et l'apprentissage contrastif dans un réseau de neurones sur graphe basé sur la diffusion afin de traiter efficacement la parcité des données, les problèmes de démarrage à froid et l'instabilité des entrées en capturant les corrélations de contexte latent des utilisateurs.
Cet article propose un cadre MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) coopératif et conscient de l'NDN qui exploite l'apprentissage décentralisé et des représentations d'état spécialisées pour atténuer efficacement les attaques par pollution de cache dans le Named Data Networking, démontrant une efficacité de cache, une convergence plus rapide et une résilience accrues par rapport aux approches mono-agent et conventionnelles.