Combinar a alcançabilidade de Hamilton-Jacobi com aprendizado por reforço aumenta a segurança em sistemas de controle.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Combinar a alcançabilidade de Hamilton-Jacobi com aprendizado por reforço aumenta a segurança em sistemas de controle.
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Políticas sequenciais melhoram o desempenho na configuração de algoritmos dinâmicos com escolhas interligadas.
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Novo modelo generativo melhora a criação de candidatos a medicamentos usando técnicas de aprendizado profundo.
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Uma nova abordagem pra capturar drones não autorizados de forma segura usando Aprendizado por Reforço.
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Novos métodos melhoram a personalização na geração de texto para imagem.
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Um estudo sobre como usar IA pra melhorar o design de sequências de proteínas para fins médicos.
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Melhorando as redes móveis pra ter mais economia de energia e performance.
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Uma nova estrutura melhora como os VAs tomam decisões em ambientes de direção complexos.
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Novos métodos em aprendizado por reforço usam RRAM pra melhorar a eficiência e o desempenho.
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Os robôs aprendem a equilibrar velocidade e segurança em áreas perigosas.
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Um novo ambiente de jogo de corrida impulsiona a pesquisa em Aprendizado por Reforço Offline.
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Explorando como a IA pode executar comandos falados detalhados em ambientes virtuais.
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Investigando como SPNs moldam nossas escolhas e comportamentos.
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Usando simetria pra melhorar a eficiência de aprendizado em algoritmos de controle de aeronaves.
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Um novo método melhora a orientação em modelos de difusão usando aprendizado por reforço.
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Agentes de aprendizado por reforço aprendem a se adaptar e reutilizar conhecimentos para novos desafios.
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Esse estudo foca em aprendizado por reforço offline e no desenvolvimento de algoritmos pra melhorar a tomada de decisão.
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Novos métodos melhoram a tomada de decisão em várias áreas através do aprendizado por reforço.
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Pesquisas destacam novos métodos para criar e analisar gotículas em microfluídica.
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Explore como o aprendizado de máquina pode melhorar as estratégias de hedge para produtos financeiros complexos.
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Este artigo aborda métodos para melhorar a eficiência na aprendizagem de tarefas usando conhecimentos prévios.
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Novo método melhora a coordenação e eficiência de drones em ambientes complexos.
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Esse artigo fala sobre como usar Aprendizado por Reforço pra reduzir viés em tarefas de classificação.
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Avaliação de MPC e RL para controle eficiente de bateria.
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Um novo programa de computador que imita os métodos de aprendizado do cérebro.
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Este artigo explora como o aprendizado por reforço pode otimizar as operações de microrreatores.
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Um estudo sobre como otimizar agentes de RL escolhendo bem as instâncias de treinamento.
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Uma nova abordagem usando programação genética pra explicar os processos de decisão da IA.
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FuzzTheREST melhora os testes fuzz para APIs RESTful, encontrando vulnerabilidades de forma eficiente.
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Uma análise do desempenho do DQN, PPO e A2C no BreakOut.
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Uma nova abordagem melhora a tomada de decisão em agentes de IA através de métodos de ensino.
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WayEx ajuda robôs a aprender tarefas de forma eficiente com menos demonstrações.
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A pesquisa minimiza a rotulagem humana em aprendizado por reforço usando modelos de gargalo de conceito.
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Um novo método pra reduzir o consumo de energia em redes de blockchain.
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Estudo revela como passos de pensamento a mais melhoram o desempenho de RNN em Sokoban.
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Essa pesquisa explora novos métodos pra equilibrar múltiplos objetivos em aprendizado por reforço.
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Uma nova plataforma melhora os testes para veículos autônomos com simulações de corrida realistas.
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Uma abordagem nova combina clonagem de comportamento e aprendizado por reforço para uma montagem precisa de robôs.
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Um novo método reduz o tempo perdido com erros de memória em computação.
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Combinar IA e conhecimento médico melhora as estratégias de tratamento em medicina de precisão.
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