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Estudo mostra que a augmentação de áudio pode melhorar o reconhecimento de fala em línguas de baixo recurso.

Investigando áudio deepfake pra melhorar modelos de transcrição pra línguas menos comuns.

Aumentação de hiperaresta melhora as GNNs ao captar relações complexas nos dados.

Esse artigo explora como a geração de comentários melhora as habilidades de programação dos grandes modelos de linguagem.

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Melhorando a compreensão de imagens e texto pelos computadores através de técnicas de treinamento avançadas.

Explorando técnicas de aumento de dados e como elas impactam os modelos de PNL.

Um novo método ajuda robôs a aprender tarefas usando dados simulados.

Explorando o papel do ChatGPT na monitorização da segurança de medicamentos através da extração de eventos.

MOVE integra dados biológicos pra melhorar a pesquisa e as estratégias de tratamento do câncer.

Um novo método melhora o aprendizado de máquina de dados áudio-visuais.

Uma nova abordagem melhora a detecção de ameaças cibernéticas sutis usando métodos avançados de dados.

Um novo método melhora o reconhecimento de som e a localização da fonte sem precisar de rótulos.

Esse artigo fala sobre como melhorar previsões usando interpolação fractal em modelos de machine learning.

Explorando os avanços na legendagem automática de áudio e seu impacto na acessibilidade.

Uma olhada nos métodos de RAG e ajuste fino pra melhorar o desempenho dos LLMs em tópicos raros.

Aumentação da base de Fourier auxiliar melhora a robustez da imagem em modelos de visão computacional.

Analisando como as técnicas de aumento de dados afetam o desempenho do modelo em diferentes classes.

O MolNexTR melhora o reconhecimento de estruturas químicas a partir de imagens com técnicas avançadas.

Novas técnicas melhoram a precisão da segmentação em radiografias de tórax.

Essa pesquisa analisa o desequilíbrio espectral pra melhorar a equidade em modelos de classificação de aprendizado de máquina.

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

Este estudo investiga o papel de exemplos sintéticos na verificação de autoria.

Analisando o papel da augmentação de dados versus aprendizado contrastivo nas recomendações.

Métodos inovadores melhoram a análise de séries temporais através de automação e aprendizado de máquina.

O TransformMix melhora a augmentation de dados preservando características essenciais em imagens misturadas.

Novos métodos melhoram a leitura e a interpretação de partituras musicais.

Uma nova abordagem pra reduzir o viés em modelos de IA e melhorar as previsões.

Um novo método melhora o uso de dados pra ter um desempenho melhor no modelo.

Novo conjunto de dados pretende melhorar a precisão do diagnóstico por CAD.

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Usando simetria pra melhorar o aprendizado e desempenho de robôs em tarefas do dia a dia.

Esforços pra melhorar as embeddings de frases pra lidar melhor com a linguagem informal.

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TransFusion melhora o aprendizado contrastivo com atenção estruturada e processamento de dados eficaz.

Diff-Mix melhora a classificação de imagens criando dados sintéticos diversos.

Um novo modelo melhora como avaliamos a coerência em textos.