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Apresentando um método para usar dados sem rótulo em Redes Neurais Bayesianas para melhores previsões.

Usando aprendizado auto-supervisionado pra prever o desempenho de bilheteira.

Esse estudo analisa o aprendizado com poucos exemplos e os desafios que isso enfrenta na visão computacional do dia a dia.

Explora o impacto das transformações de imagem na performance do modelo em aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado de grafos com semântica detalhada.

Novo método melhora o reconhecimento de atividades em grupo em vídeos para várias aplicações.

Um novo modelo melhora a compreensão de imagens e textos com conhecimento externo.

Explorando os riscos de privacidade no aprendizado auto-supervisionado por causa da memorização não intencional.

CLIPPINGS melhora a conexão de dados usando deep learning para imagens e texto.

O AVATAR melhora o desempenho do modelo em tarefas desafiadoras de adaptação de dados.

Uma nova abordagem para segmentação semântica reduz o esforço humano e reconhece classes desconhecidas.

Um novo método auto-supervisionado melhora a precisão da segmentação de documentos usando dados visuais.

Explorando o papel do pré-treinamento na melhoria dos processos de inspeção de carros.

Novo método melhora a imagem médica usando dados rotulados e não rotulados.

Este estudo mostra como o SSL melhora a detecção de arritmias em dados de ECG.

Novos métodos melhoram a marcação e recuperação de músicas usando menos intervenção humana.

O PointCMP enfrenta desafios para aprender de vídeos de nuvem de pontos 3D de forma eficiente.

Um método novo combina aprendizado auto-supervisionado e aprendizado ativo para reconhecimento de atividades de forma eficiente.

A aprendizagem auto-supervisionada da IA melhora a detecção de retinopatia diabética com menos imagens rotuladas.

Novas técnicas ajudam a ampliar o acesso a serviços financeiros para comunidades que não têm muito suporte.

Um novo método mostra promessa em melhorar a qualidade das imagens de ressonância magnética com dados limitados.

Os robôs agora conseguem navegar em terrenos complexos usando análise visual em tempo real.

Uma nova abordagem pra reconhecer atividades do dia a dia usando aprendizado auto-supervisionado e grandes conjuntos de dados.

Uma visão sobre o aprendizado auto-supervisionado e sua importância na IA moderna.

Um novo método de IA melhora a classificação de tecidos durante procedimentos com agulha.

O PiMAE melhora a clareza e a precisão em imagens microscópicas com técnicas inovadoras.

Um novo método melhora a compreensão de fala das máquinas usando dados de áudio não rotulados.

Essa pesquisa foca em melhorar o aprendizado auto-supervisionado por meio do aprendizado contrastivo e da augmentação de dados.

SimFWI melhora as técnicas de inversão geofísica pra uma análise melhor do subsolo.

Esse artigo apresenta uma estratégia eficiente pra selecionar imagens pra rotulagem.

Técnicas inovadoras melhoram a precisão do rastreamento usando dados de vídeo não rotulados.

Combinar técnicas de treino melhora o desempenho da IA em várias línguas.

Adaptar-se a dados limitados pode melhorar a detecção de doenças nas plantações.

Uma nova abordagem para o aprendizado de IA inspirada nos processos de pensamento humano.

Uma nova estrutura permite que modelos aprendam com gráficos usando técnicas de contexto.

Pesquisas mostram um jeito de melhorar o reconhecimento de fala separando a identidade do falante dos sons fonéticos.

Estudo examina técnicas chave pra melhorar a análise de imagens de sensoriamento remoto.

EnSiam melhora o aprendizado auto-supervisionado através de representações em conjunto para um treinamento mais estável.

Um novo método auto-supervisionado reduz a necessidade de dados rotulados na análise de nuvens de pontos.

Nossa pesquisa mostra como o aprendizado de máquina melhora a análise de imagens de satélite para previsões de longo prazo.