Mise à l'échelle efficace des grands modèles de langage avec un mélange d'experts et un calcul analogique en mémoire 3D

Extension efficace des modèles de langage à grande échelle avec un mélange d’experts et le calcul analogique en mémoire 3D Contexte académique Ces dernières années, les modèles de langage à grande échelle (Large Language Models, LLMs) ont démontré des capacités impressionnantes dans le traitement du langage naturel et la génération de texte. Cepend...

Apprentissage multimodal pour la cartographie de la dynamique génotype-phénotype

Apprentissage multimodal pour cartographier la dynamique génotype-phénotype Contexte La relation complexe entre le génotype et le phénotype a toujours été une question centrale en biologie. Le génotype fait référence à l’information génétique d’un organisme, tandis que le phénotype est la manifestation de cette information génétique dans un environ...

Utilisation des données de pharmacovigilance pour prédire les profils de toxicité à l'échelle de la population de l'immunothérapie par inhibiteurs de points de contrôle

Prédiction et surveillance de la toxicité des inhibiteurs de point de contrôle immunitaire : L’application révolutionnaire du framework DysPred basé sur l’apprentissage profond Contexte académique Les inhibiteurs de point de contrôle immunitaire (immune checkpoint inhibitors, ICIs) représentent une avancée majeure dans le domaine de l’immunothérapi...

Apprentissage Actif Bayésien Profond Utilisant le Matériel de Calcul en Mémoire

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond a réalisé des progrès significatifs dans des tâches complexes. Cependant, le succès de l’apprentissage profond dépend largement de grandes quantités de données annotées, et le processus d’annotation des données est non seulement chronophage e...

Un environnement programmable pour l'optimisation de forme et les problèmes de transformation de forme

Recherche sur l’optimisation de forme et les problèmes de morphing : Développement et application de l’environnement Morpho Contexte académique Les matériaux mous (soft materials) jouent un rôle crucial dans les domaines scientifiques et techniques, notamment dans la robotique molle, les fluides structurés, les matériaux biologiques et les milieux ...

Un algorithme de transfert de style spatio-temporel pour la génération de stimuli visuels dynamiques

Rapport de recherche sur l’algorithme de transfert de style spatio-temporel pour la génération de stimuli visuels dynamiques Contexte académique L’encodage et le traitement des informations visuelles ont toujours été des domaines de recherche importants en neurosciences et en sciences de la vision. Avec le développement rapide des techniques d’appr...

Un algorithme de recuit simulé pour la randomisation des réseaux pondérés

Une étude sur la randomisation des réseaux pondérés basée sur l’algorithme de recuit simulé Contexte Dans le domaine des neurosciences, le connectomique (connectomics) est une branche importante de l’étude de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau. Avec le développement des techniques d’imagerie modernes, les chercheurs peu...

Un cadre évolutif pour l'apprentissage des opérateurs de solution dépendants de la géométrie des équations différentielles partielles

Introduction Ces dernières années, l’utilisation de méthodes numériques pour résoudre les équations aux dérivées partielles (Partial Differential Equations, PDEs) a joué un rôle crucial dans divers domaines tels que l’ingénierie et la médecine. Ces méthodes ont montré des résultats significatifs dans des applications telles que l’optimisation topol...

Permettre une analyse efficace des données à l'échelle des biobanques grâce aux graphes de représentation des génotypes

Recherche sur le Genotype Representation Graph (GRG) : Un nouveau cadre pour améliorer l’efficacité de l’analyse des données biologiques Contexte académique et motivation de la recherche Avec les progrès rapides des technologies de séquençage, la collecte de données génomiques à grande échelle est devenue de plus en plus courante, en particulier da...

Prédire la formation de cristaux à partir de précurseurs amorphes à l'aide de potentiels d'apprentissage profond

Prédire l’émergence de cristaux à partir de précurseurs amorphes : l’apprentissage profond révolutionne la science des matériaux Introduction Le processus de cristallisation à partir de matériaux amorphes revêt une importance majeure dans la nature et en laboratoire. Ce phénomène est omniprésent, allant des processus géologiques aux processus biolo...