Intelligence artificielle

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Intelligence artificielle : 1 à 12 sur 447 au total

  • Communication dans un congrès

    Thibaut Soulard, Joe Raad, Fatiha Saïs. Validation temporelle explicable de faits par la découverte de contraintes temporelles complexes dans les graphes de connaissances. 35es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2024) @ Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA 2024), Jul 2024, La Rochelle, France. pp.62-71. ⟨hal-04650739⟩

    LaHDAK

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  • Communication dans un congrès

    Guillaume Wisniewski. Errator: a Tool to Help Detect Annotation Errors in the Universal Dependencies Project. Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation, May 2018, Miyazaki, Japan. ⟨hal-04644202⟩

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  • Communication dans un congrès

    Nadége Alavoine, Maximin Coavoux, Emmanuelle Esperança-Rodier, Romane Gallienne, Carlos-Emiliano González-Gallardo, et al.. Limitations of Human Identification of Automatically Generated Text. LREC/Coling, May 2024, Turin (Italie), France. ⟨hal-04594836⟩

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  • Pré-publication, Document de travail

    Manon Verbockhaven, Sylvain Chevallier, Guillaume Charpiat. Growing Tiny Networks: Spotting Expressivity Bottlenecks and Fixing Them Optimally. 2024. ⟨hal-04591472⟩

    AO

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  • Article dans une revue

    Boya Zhang, Nona Naderi, Rahul Mishra, Douglas Teodoro. Online Health Search Via Multidimensional Information Quality Assessment Based on Deep Language Models: Algorithm Development and Validation. JMIR AI, 2024, 3, pp.e42630. ⟨10.2196/42630⟩. ⟨hal-04574791⟩

    STL

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  • Article dans une revue

    Hossein Rouhizadeh, Irina Nikishina, Anthony Yazdani, Alban Bornet, Boya Zhang, et al.. A Dataset for Evaluating Contextualized Representation of Biomedical Concepts in Language Models. Scientific Data , 2024, 11 (1), pp.455. ⟨10.1038/s41597-024-03317-w⟩. ⟨hal-04574786⟩

    STL

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  • Communication dans un congrès

    Armita Khajeh Nassiri, Nathalie Pernelle, Fatiha Saïs, Gianluca Quercini. RE-miner for data linking results for OAEI 2020. Ontology Matching Workshop at ISWC 2020, Nov 2020, Athens, France. ⟨hal-04537965⟩

    LaHDAK

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  • Poster de conférence

    Filippo Gatti, Fanny Lehmann, Hugo Gabrielidis, Michaël Bertin, Didier Clouteau, et al.. Deep learning generative strategies to enhance 3D physics-based seismic wave propagation: from diffusive super-resolution to 3D Fourier Neural Operators.. European Geophysical Union General Assembly 2024, Apr 2024, Vienna, Austria. 2024, ⟨10.5194/egusphere-egu24-2443⟩. ⟨hal-04534286⟩

    ParSys

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  • Poster de conférence

    Hui Yang, Mostepha Redouane Khouadjia, Nacéra Bennacer Seghouani, Yue Ma, Serge Delmas. Explainable Anomaly Detection for Context Semantic Awareness. Workshop HyCHA (Hybridation Connaissances, Humain et Apprentissage Statistique), Mar 2024, Gif sur Yvette, France. ⟨hal-04521991⟩

    LaHDAK

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  • Communication dans un congrès

    Michèle Sebag, Marc Schoenauer, Caroline Ravisé. An induction-based control for genetic algorithms. Evolution Artificielle '95, 1996, Brest, France. pp.100-119, ⟨10.1007/3-540-59286-5_85⟩. ⟨hal-00116438⟩

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  • Communication dans un congrès

    Marc Velay, Bich-Liên Doan, Arpad Rimmel, Fabrice Popineau, Fabrice Daniel. Benchmarking Robustness of Deep Reinforcement Learning approaches to Online Portfolio Management. 2023 International Conference on Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA), Sep 2023, Hammamet, Tunisia. pp.1-6, ⟨10.1109/INISTA59065.2023.10310402⟩. ⟨hal-04473989⟩

    AO, GALaC, LaHDAK

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  • Communication dans un congrès

    Hugo Thimonier, Fabrice Popineau, Arpad Rimmel, Bich-Liên Doan. Beyond Individual Input for Deep Anomaly Detection on Tabular Data. 2nd Table Representation Learning Workshop @ NeurIPS 2023, Dec 2023, New Orleans, France. ⟨10.48550/arXiv.2305.15121⟩. ⟨hal-04473993⟩

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