La morfología nuclear revela información sobre el diagnóstico y las opciones de tratamiento del cáncer.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Estrategias innovadoras para conducir fuera de carretera de manera segura usando sistemas de control inteligente.
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Descubre cómo las visualizaciones interactivas mejoran el entrenamiento de modelos de reconocimiento de imágenes.
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La investigación revela cómo modelos de lenguaje de IA más grandes predicen las respuestas del cerebro al lenguaje.
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Un nuevo método para identificar emociones usando señales corporales muestra resultados prometedores.
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Un sistema que mejora las predicciones a través de discusiones en tiempo real con humanos.
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Un nuevo método mejora la recuperación de documentos al refinar las representaciones de las consultas a través de la retroalimentación.
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Un nuevo enfoque para mejorar la estabilidad y eficiencia del entrenamiento en el aprendizaje profundo.
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Un nuevo sistema permite que los coches autónomos naveguen solo con información visual.
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PGIC simplifica cambios de imagen complejos usando modelos existentes de manera eficiente.
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El nuevo método RAMiT mejora la calidad de imagen con menos potencia de cómputo.
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Un nuevo marco de tres etapas mejora la precisión de las respuestas a preguntas usando texto y tablas.
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Saliency Diversified Deep Ensemble mejora la diversidad y el rendimiento del modelo en el aprendizaje profundo.
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Un nuevo método de indicaciones mejora la resolución de problemas complejos en modelos de lenguaje.
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GELU tiene ventajas sobre las funciones de activación tradicionales en redes neuronales.
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Examinando las vulnerabilidades y estrategias de defensa en sistemas de aprendizaje multitarea contra ataques adversariales.
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Un enfoque novedoso integra duck typing, embeddings de cajas y gráficos de conocimiento para mejorar la recuperación de entidades.
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Un nuevo marco mejora la creación de datos de instrucción para modelos de lenguaje usando conocimiento no supervisado.
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Un método para mejorar las tareas de modelos de lenguaje prediciendo los cambios necesarios en lugar de generar textos completos.
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Examinando el rendimiento de la recuperación generativa en grandes conjuntos de documentos.
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cNFs mejoran la alineación de datos simulados con observaciones del mundo real en la ciencia.
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Este conjunto de datos ayuda a los investigadores a encontrar nombres de conjuntos de datos en artículos científicos.
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Un nuevo conjunto de datos busca resolver errores comunes en la traducción automática, como alucinaciones y omisiones.
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Un nuevo método reduce errores en la poda de árboles bajo distribuciones de datos mixtas.
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