Une étude expérimentale sur l'exploration de transformateurs de vision légers robustes via un pré-entraînement par modélisation d'image masquée

Une étude expérimentale sur l’exploration de puissants transformateurs visuels légers via le pré-entraînement par modélisation d’image masquée Contexte académique Ces dernières années, l’apprentissage auto-supervisé (self-supervised learning, SSL) a fait des progrès significatifs dans le domaine de la vision par ordinateur. En particulier, la métho...

Découverte à haut débit de fragments de protéines inhibitrices avec AlphaFold

Nouvelle méthode de haute précision pour prédire l’activité inhibitrice des fragments de protéines : l’application de FragFold Contexte académique Les interactions protéiques jouent un rôle crucial dans les activités de la vie cellulaire, et les petits peptides ou fragments de protéines peuvent réguler la fonction des protéines en se liant à des in...

Choix discret inattentif robuste

 

Dans l’ère actuelle de surabondance d’informations, les décideurs sont confrontés à un volume massif d’informations, dont toutes ne sont pas pertinentes pour la prise de décision. Pour mieux prendre des décisions optimales dans un environnement riche en informations, le modèle de rationalité inattentive (Rational Inattention, RI) a été introduit da...

Identification de nouvelles classes de sauts de prix financiers avec les ondelettes

Rapport de recherche sur l’identification de nouvelles classes de sauts de prix financiers à l’aide des ondelettes Contexte académique Les sauts de prix (price jumps) dans les marchés financiers désignent des fluctuations significatives des prix sur une très courte période, généralement causées par des facteurs exogènes (comme des nouvelles soudain...

Généralisation hors distribution par composition : une perspective à travers les têtes d'induction dans les transformateurs

Étude sur la généralisation hors distribution et les mécanismes de composition dans les grands modèles de langage Contexte du papier Ces dernières années, les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) comme GPT-4 ont montré une créativité étonnante dans la résolution de tâches nouvelles, en étant souvent capables de résoudre des probl...

Contrôle quantifié adaptatif pour une classe de système non linéaire à hystérésis avec contraintes irrégulières et son application à la plateforme de positionnement piézoélectrique

Contrôle adaptatif quantifié d’un système non linéaire à hystérésis pour un étage de positionnement piézoélectrique Contexte Dans les systèmes de positionnement de haute précision modernes, les matériaux intelligents (tels que les céramiques piézoélectriques) sont largement utilisés dans des domaines tels que la microfabrication et la robotique mol...