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BooleanOCT mejora la precisión de los árboles de clasificación mientras mantiene claridad en las predicciones.

Un nuevo enfoque para mejorar la comprensión de las secuencias de eventos usando técnicas auto-supervisadas.

LB-KBQA mejora el reconocimiento de intenciones en preguntas y respuestas financieras.

Un estudio destaca métodos clave para detectar anomalías de manera efectiva en diferentes sectores.

Explora el papel clave de la calibración en mejorar la fiabilidad del modelo.

Una nueva herramienta ayuda a detectar vulnerabilidades de reentrada en contratos inteligentes de manera más efectiva.

CoDream permite a las organizaciones colaborar de manera segura sin compartir datos sensibles.

Este artículo examina las vulnerabilidades de los puentes entre cadenas y sugiere mejoras en la seguridad.

Asyn2F mejora el aprendizaje federado asincrónico para un mejor entrenamiento de modelos y privacidad de datos.

Aprende cómo los mercados de intenciones están cambiando el trading en finanzas descentralizadas.

SliSE mejora la detección de vulnerabilidades de reentrancia en contratos inteligentes complejos.

Este estudio se centra en NER en las llamadas de ganancias de bancos brasileños.

Un nuevo enfoque mejora la auditoría de contratos inteligentes y la detección de vulnerabilidades.

Explora el papel del aprendizaje automático en el análisis de datos de blockchain para varios usos.

Examinando contratos inteligentes, su seguridad y el papel de la gestión de la confianza.

Un nuevo método soluciona problemas en modelos de aprendizaje automático sin perder precisión.

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Mejorando los clasificadores al manejar la incertidumbre y aumentar la fiabilidad en aplicaciones críticas.

Los avances en IA explicable mejoran la comprensión de modelos de ML complejos.

Abordando la confiabilidad, generalizabilidad y confidencialidad en Graph ML.

Nuevos métodos buscan mejorar la precisión de las máquinas al responder preguntas financieras.

Un nuevo método mejora la comprensión de las predicciones de las Redes Neuronales Gráficas.

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Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia de aprendizaje en múltiples tareas.

Un estudio sobre fallos de seguridad en la verificación de direcciones de contratos inteligentes y un método propuesto para su detección.

Sharding mejora la velocidad y capacidad de blockchain dividiendo las redes en grupos más pequeños.

Un nuevo método para ajustar modelos de lenguaje usando auto-atención.

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FACOS ofrece una forma segura de manejar datos sensibles usando tecnología blockchain.

Un nuevo sistema de firma digital mejora la velocidad y la seguridad en las aplicaciones de centros de datos.

Un nuevo enfoque para mejorar las velocidades de procesamiento de la encriptación homomórfica.

Explorando bases de datos cuánticas y su potencial para la eficiencia de datos y velocidad.

Estrategias para reducir el riesgo mientras se proporciona liquidez en intercambios descentralizados.

Un nuevo marco mejora la detección de vulnerabilidades que revierten el estado en los contratos inteligentes.

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