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Pesquisas mostram informações sobre a atividade do cérebro relacionada à atenção.

Analisando como as habilidades musicais se relacionam com a compreensão da fala em ambientes barulhentos.

Esse estudo mostra como os padrões de olhar pessoal afetam as interações entre humanos e robôs.

LHU-Net melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas, ajudando os profissionais de saúde.

Esse artigo explora como os movimentos dos olhos estão ligados à atenção e à tomada de decisão.

O contexto ajuda muito a gente a reconhecer objetos, mesmo quando nossa atenção tá em outro lugar.

Aaren melhora a eficiência em modelos baseados em atenção para análise de dados sequenciais.

Uma nova abordagem pra acelerar transformers enquanto mantém a precisão.

Explorando a atenção tensorial e seu impacto no processamento de dados em modelos de IA.

Um novo modelo melhora os Transformers ao combinar informações sensoriais e relacionais.

Este estudo analisa como a atenção molda os processos de memória de trabalho e de longo prazo.

O MultiEdits permite mudanças simultâneas em imagens através de comandos de texto, melhorando a eficiência e a qualidade.

Um novo método pra melhorar os mecanismos de atenção em processamento de dados complexos.

Descubra como os Transformers de Mente Estendida melhoram o manejo da memória em modelos de linguagem.

Como a similaridade afeta nossa capacidade de focar em situações do dia a dia.

Explora o papel dos mecanismos de atenção em aprendizado de máquina.

SinkLoRA melhora a eficiência dos modelos de linguagem em lidar com textos longos.

Métodos para melhorar a qualidade da tradução em grandes modelos de linguagem.

O modelo QuAN analisa eficientemente sistemas quânticos complexos pra melhorar a compreensão.

Estudo revela como a atenção impacta o desempenho da memória em situações do dia a dia.

O estado de excitação influencia como a gente processa sinais externos e memórias internas.

Um novo método melhora o desempenho dos LLMs em textos longos sem perder precisão.

Um novo método pra geração de música usando matrizes de auto-similaridade e sistemas de atenção.

Explorando como os Transformers classificam dados através de informações contextuais.

Entender os mapas de atenção melhora o aprendizado de máquinas em diagnósticos médicos.

Explorando como as pessoas e duplas navegam em espaços públicos pra evitar colisões.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência nos sistemas de reconhecimento de fala.

WallFacer melhora a eficiência no treinamento de modelos Transformer de longas sequências com comunicação otimizada.

Um olhar sobre como melhorar modelos de deep learning pra eficiência em processamento de imagem.

O modelo XLSR-Transducer manda bem na transcrição em tempo real com pouquíssimos dados.

Um modelo que prevê a atenção dos espectadores em documentos de design gráfico.

Estudo mostra que luz forte melhora a atenção em jovens adultos.

Novos modelos mostram potencial em traduzir textos mais longos de forma eficiente.

Uma nova pesquisa revela como as previsões do nosso cérebro afetam nossa capacidade de ouvir.

Explore como os movimentos dos olhos moldam nossa percepção e reconhecimento.

Um novo método minimiza características enganosas em aprendizado de máquina com menos esforço humano.

Uma arquitetura de modelo flexível que melhora a eficiência e o desempenho do Transformer.

Explorando a relação entre a função cerebral e os comportamentos de atenção.

Um novo método melhora a eficiência na geração de áudio usando técnicas de atenção inovadoras.

Analisando como as redes sociais influenciam a formação de opiniões e a polarização.