Few-shot learning traz uma nova esperança pra diagnósticos eficientes de doenças em histopatologia.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Few-shot learning traz uma nova esperança pra diagnósticos eficientes de doenças em histopatologia.
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Apresentando o VHAKG, uma ferramenta que conecta vídeos sincronizados e conhecimento para pesquisa.
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Usando a linguagem pra ensinar robôs a fazer novas tarefas de forma mais eficiente.
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PromptSmooth melhora a precisão dos Med-VLMs contra ataques adversariais de forma eficiente.
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Modelos de código aberto que classificam textos políticos de forma eficiente sem precisar de muito treinamento.
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Novos métodos melhoram a classificação de imagens com menos exemplos.
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Este artigo explora técnicas de adaptação rápida para deep learning em sistemas sem fio.
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Um novo modelo melhora a classificação de relações usando técnicas de aprendizagem com poucos exemplos.
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Melhorando a identificação de palavras faladas através de pistas visuais em línguas com poucos recursos.
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Um novo método para etiquetar músicas usando aprendizado com poucos exemplos tá mostrando resultados promissores.
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Uma nova abordagem melhora a segmentação com dados rotulados limitados.
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As máquinas agora conseguem aprender com menos exemplos usando técnicas inovadoras.
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Apresentando o COSCO, uma estrutura que melhora a precisão da classificação com dados limitados.
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O FOLK melhora o aprendizado auto-supervisionado com mascaramento de frequência adaptativo e um design de professor-aluno.
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Apresentando o ComFNO, um método pra lidar com equações diferenciais complexas usando deep learning.
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Novos métodos melhoram a marcação de áudio para estilos musicais diversos e preservação cultural.
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Um método pra gerar dados sintéticos pra aprendizado de poucos exemplos em aprendizado por reforço.
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Combinar dados textuais e visuais melhora o desempenho em aprendizado com poucos exemplos.
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O algoritmo Domino melhora previsões de eletricidade, enfrentando os desafios da escassez de dados.
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Melhorando a detecção de sinais de trânsito pra veículos autônomos mais seguros com métodos de aprendizado de poucos exemplos.
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Métodos inovadores melhoram a detecção de malware através da inspeção profunda de pacotes.
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Novos métodos aumentam a precisão na identificação de sons de animais com dados limitados.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência do aprendizado em inteligência artificial.
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Um olhar sobre LLMs e GBDT em cenários de aprendizado com poucos exemplos.
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Este estudo avalia o aprendizado zero-shot e few-shot em aplicações clínicas.
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Usando aprendizado por currículo pra melhorar a segmentação das vias aéreas em exames de pulmão.
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Saiba como os cientistas estão treinando carros robôs pra dirigir com segurança fora da estrada.
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Um novo método melhora a classificação de texto usando prompts parecidos com código.
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Uma olhada no Reconhecimento Open-Set com Poucos Exemplos e suas aplicações.
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Combinando imagem hiperespectral e aprendizado com poucos exemplos pra checagens de qualidade de grãos mais rápidas.
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Descubra como as máquinas aprendem com poucos exemplos usando técnicas inovadoras.
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O AdaptAgent ajuda agentes da web a aprender tarefas usando menos demonstrações.
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O DINOv2 tá trazendo resultados legais na imagem do átrio esquerdo pra melhorar os cuidados com o coração.
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Aprenda como as máquinas classificam sons usando imagens de espectrograma.
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Usando Freq-Synth pra melhorar previsões com dados limitados.
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Esse artigo explora como a IA pode facilitar a escrita de asserções na programação.
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Descubra como os Decision Transformers ajudam os robôs a aprender com poucos exemplos.
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Novos métodos melhoram a análise de imagens para classificação de doenças do coração.
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Novos métodos visam identificar discurso abusivo em línguas indianas por meio da detecção de áudio.
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Uma abordagem nova melhora a resposta a perguntas complexas com dados multimodais.
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