Annuaire des initiatives
Pertinence
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- Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Espace
- pip
- Ce projet concerne l'amélioration de l'apprentissage automatique à partir de quelques exemples grâce à la théorie de la métarépresentation multi-tâche. Il s'agit du code officiel de l'article accepté à ECCV 2022 intitulé "Improving Few-Shot Learning through Multi-task Representation Learning Theory".
- Bilbo2 est un logiciel open source pour l'annotation automatique de références bibliographiques. Il fournit la segmentation et l'étiquetage d'un document XML d'entrée. Réécrit en python3 à partir de zéro, il est issu de BILBO. Par rapport à l'ancienne version, une attention particulière a été accordée à la possibilité d'ajouter facilement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique et de tester les paramètres. Il peut être utilisé aussi bien dans des systèmes en direct que pour des recherches.
- Ce dépôt contient le codebase complet pour les expériences décrites dans l'étude sur l'intégration de données dans le secteur de la vente au détail en utilisant les technologies du Web sémantique. Il inclut des scripts de configuration expérimentale et des notebooks Jupyter pour guider le processus d'expérimentation.
- JupyLabBook est un carnet de notes interactif conçu pour une utilisation sur la ligne de lumière SIRIUS du synchrotron SOLEIL. Il vise à être le plus proche possible d'un carnet de notes papier traditionnel, offrant la possibilité de tracer des données brutes, de réduire les données et de décrire les échantillons sans écrire une seule ligne de code. Un PDF linéaire du carnet peut être généré à tout moment de l'expérience.
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