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Um olhar sobre o Reconhecimento de Entidades Nomeadas e suas principais aplicações.

Novo método usa imagens em modo M para melhores previsões de função cardíaca.

Um novo framework combina aprendizado de máquina com design de lentes pra ter um controle de luz melhor.

Um novo método melhora a identificação de cognatos em línguas relacionadas.

Explorando como o treinamento adversarial melhora a robustez do modelo através da purificação de características.

Uma imersão nas estratégias de exploração e seu impacto no aprendizado por reforço.

Aprendizado de máquina melhora o beamforming em sistemas de satélites multifeixe pra uma conexão de internet mais massa.

Novos métodos pra proteger dados sensíveis contra acesso não autorizado em machine learning.

Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a detecção de defeitos em células solares usando imagens de eletroluminescência.

Explorando a eficácia de dados reais vs. dados sintéticos em modelos de séries temporais.

Sistemas industriais enfrentam riscos; IIDSs têm o objetivo de melhorar a cibersegurança, mas enfrentam desafios na implementação.

Um novo modelo melhora a compreensão das relações entre variáveis usando técnicas de aprendizado supervisionado.

Novos métodos melhoram a detecção de câncer usando IA sem precisar de muitos dados rotulados.

A pesquisa avalia técnicas auto-supervisionadas pra melhorar a robustez contra rótulos ruidosos em imagens médicas.

Novo método melhora a segmentação de tipos celulares desconhecidos sem rotulagem extra.

Melhorando a robustez contra ataques adversariais em modelos de visão-linguagem.

Aprenda como cabeçotes de projeção melhoram modelos de aprendizado de máquina.

Um método em duas etapas melhora o desempenho do modelo em diferentes grupos de dados.

Explorando como o aprendizado profundo ajuda a gente a estudar o surgimento da linguagem.

Descubra como o aprendizado supervisionado ajuda a resolver equações complexas de forma eficiente.

Explorando o impacto de dados públicos na privacidade diferencial em aprendizado de máquina.

Uma abordagem nova usando aprendizado de máquina pra inferir EDOs a partir de observações imperfeitas.

Técnicas de aprendizado melhoram a navegação e a coleta de dados de robôs autônomos.

Explorando como o aprendizado de máquina pode analisar teorias de campo efetivas na física.

Um método que melhora as tarefas de segmentação com requisitos mínimos de treinamento.

Compreender as mudanças na forma do hipocampo ajuda na pesquisa neurológica e em tratamentos potenciais.

Explorando como guiar sistemas de IA para o benefício da sociedade.

Este estudo avalia métodos para melhorar modelos de linguagem grande usando dados de preferência dos usuários.

Novos métodos melhoram a análise do fluxo sanguíneo do coração usando algoritmos de IA.

Um novo método usa perguntas pra identificar papéis de eventos em documentos.

Este estudo usa aprendizado de máquina pra analisar medições em sistemas quânticos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência em tarefas de completude de grafo de conhecimento.

O SegCLR melhora a segmentação de imagens de olho usando dados rotulados e não rotulados.

Explorando o uso de modelos baseados em agentes em várias áreas.

A IA e a ML tão mudando como os estudantes são avaliados na educação em ciências.

Examinando como rótulos em distribuição afetam a detecção fora de distribuição em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a precisão na localização de pontos de referência faciais em 3D usando aprendizado semi-supervisionado.

Explore a importância e as tendências na detecção de anomalias em vídeos em várias áreas.