Connexion des Embeddings Basée sur les Réseaux d’Attention Graphiques Multi-Relations pour l’Identification des Types d’Entités dans les Graphes de Connaissances Contexte de l’étude De nos jours, les graphes de connaissances (Knowledge Graphs, KGs) suscitent un intérêt croissant dans divers domaines de l’IA où ils jouent un rôle clé. Les KGs à gran...

Modèles de Langage Unifiés et Graphes de Connaissance Contexte Ces dernières années, le domaine du traitement automatique du langage naturel et de l’intelligence artificielle a vu émerger de nombreux résultats de recherche, parmi lesquels les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) tels que ChatGPT et GPT-4 se sont disting...

Recommandation améliorée par le graphe de connaissances sans échantillonnage basé sur le graphe Ces dernières années, les systèmes de recommandation augmentés par le graphe de connaissances (Knowledge Graph, KG), visant à résoudre le problème du démarrage à froid et l’interprétabilité des systèmes de recommandation, ont attiré beaucoup d’attention....

Système de recommandation basé sur le graphe de connaissances : Réseau d’Attention Contextualisé par Graphe Ces dernières années, avec la croissance exponentielle des informations et contenus en ligne, les systèmes de recommandation sont devenus de plus en plus importants dans divers scénarios tels que les sites de commerce électronique et les plat...

Ces dernières années, les graphes de connaissances (Knowledge Graph, KG) ont été largement utilisés dans de nombreuses tâches d’intelligence artificielle. Les graphes de connaissances représentent les entités et leurs relations en utilisant des triplets composés d’une entité tête (head entity), d’une relation (relation) et d’une entité queue (tail ...

Knowledge Graph (KG) embedding technique est un sujet de recherche important dans le domaine de l’intelligence artificielle, principalement utilisé pour l’acquisition de connaissances et l’extension du graphe de connaissances. Bien que de nombreuses méthodes basées sur l’intégration de graphes aient été proposées ces dernières années, elles se conc...

Réseau antagoniste génératif conditionnel basé sur des graphes pour generer des réseaux fonctionnels cérébraux synthétiques et diagnostiquer la dépression majeure Contexte de l’étude : La dépression majeure (Major Depressive Disorder, MDD) est un trouble mental largement répandu, affectant des millions de personnes et posant une menace significativ...

Évaluation de l’efficacité de la chirurgie de l’épilepsie dans l’épilepsie temporale médiale unilatérale dominante sans scléroses hippocampiques Recherche originale | 《Journal of Clinical Neuroscience》111（2023）16-21 Introduction Les patients épileptiques représentent environ 0,5%-1% de la population mondiale (Fiest et al. 2017), parmi lesquels envi...

Diminution de la connectivité thalamo-corticale dans l’épilepsie rolandique L’épilepsie rolandique (Rolandic Epilepsy, RE), également connue sous le nom d’épilepsie à syndromes centrotemporal bénignes (self-limited epilepsy with centrotemporal spikes, SELECTS), est l’encéphalopathie épileptique focale développementale la plus courante. Cette forme ...

Changements de connectivité fonctionnelle dans les troubles cognitifs légers : une méta-analyse des études M/EEG Contexte et objectif La maladie d’Alzheimer (Alzheimer’s disease, AD) est une maladie neurodégénérative caractérisée par une perte de mémoire et des troubles cognitifs. L’AD est la principale cause de troubles cognitifs chez les personne...