O CRLQAS melhora o design de circuitos quânticos em condições barulhentas usando aprendizado por reforço.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O CRLQAS melhora o design de circuitos quânticos em condições barulhentas usando aprendizado por reforço.
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Esse artigo explora como ensinar a IA com tarefas simples leva a um desempenho melhor.
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Descubra novas estratégias para otimizar o agendamento de trabalho em oficina com técnicas de aprendizado auto-supervisionado.
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Explorando como fazemos escolhas e ajustamos planos em ambientes que mudam.
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Explorando a tomada de decisão e a explicabilidade em carros autônomos.
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Explorando como o aprendizado profundo ajuda a gente a estudar o surgimento da linguagem.
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Descubra como o aprendizado de máquina tá mudando os processos industriais e a tomada de decisões.
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Aprendizado por reforço melhora os métodos de teste pra segurança de direção autônoma.
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O MIM-Reasoner otimiza a disseminação de informações em várias plataformas de mídia social.
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Reborn oferece soluções inovadoras para reconhecimento automático de fala sem dados rotulados.
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Explorando as eficiências de descarregamento de tarefas com PeersimGym para dispositivos IoT.
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Um novo modelo de cache combina técnicas avançadas pra otimizar o armazenamento e o acesso aos dados.
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Analisando como os dados moldam a alinhamento dos modelos de IA com as preferências humanas.
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Explorando o papel do aprendizado de máquina na pesquisa científica rigorosa.
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Um olhar sobre jogos de campo médio e seu papel em sistemas multiagente.
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Essa pesquisa aplica a antifragilidade pra melhorar a gestão do trânsito urbano durante as interrupções.
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Examinando o aprendizado por reforço ao longo da vida com foco na metodologia de ajuste de um por cento.
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A EV2Gym ajuda pesquisadores a desenvolver soluções de carregamento inteligente avançadas para veículos elétricos.
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Este artigo fala sobre como estratégias de reset melhoram o desempenho do solucionador SAT usando aprendizado por reforço.
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Novo agente de navegação na web baseado no modelo ChatGLM3-6B melhora o desempenho em tarefas.
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Um novo método pra melhorar o controle em sistemas complexos usando MR-ARL.
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O YaART cria imagens de qualidade a partir de texto de forma rápida e eficiente.
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Robôs quadrúpedes estão melhorando suas habilidades pra enfrentar tarefas complexas de forma eficiente.
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Um olhar sobre técnicas para melhorar a eficiência do banco de dados na nuvem.
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Técnicas de aprendizado melhoram a navegação e a coleta de dados de robôs autônomos.
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Uma visão geral do ASR e seus avanços em aplicações modernas.
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Um novo método combina algoritmos pra enfrentar desafios de otimização multi-objetivo.
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Um novo método melhora a eficiência do aprendizado de máquina com feedback humano.
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Uma nova abordagem usando aprendizado por reforço pra melhorar a eficiência do agendamento de jobs em HPC.
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Novas técnicas visam manter a segurança em sistemas de controle imprevisíveis com dados limitados.
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Esse estudo explora como os robôs aprendem a andar através da experiência e da simetria.
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Aprendizado de máquina enfrenta a tomada de decisões com informações limitadas usando métodos inovadores.
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