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Uma nova abordagem melhora como diferentes tipos de dados são combinados para uma análise melhor.

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Um novo método melhora a fala dos avatares com movimentos e expressões naturais.

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Um novo método combina redes neurais e otimização sem gradiente pra um design eficiente.

Novos métodos em deep learning para previsões precisas de seções transversais nucleares.

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Dados sintéticos oferecem soluções promissoras para os desafios na imagem médica.

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Um novo modelo conecta aprendizado de máquina e neurociência usando contagens discretas de espículas.

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O CV-VAE melhora a eficiência e a qualidade da geração de vídeos nos modelos existentes.

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Um método pra melhorar a precisão da localização pelo WiFi preenchendo dados de sinal que estão faltando.

Um novo modelo melhora a segmentação de tumores em imagens médicas, mesmo com as limitações de dados.

Novo método melhora a detecção de convulsões em dados de EEG usando aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem em aprendizado federado captura dependências de dados enquanto garante privacidade.

Um novo método melhora a geração de imagens sem precisar de conjuntos de dados pareados.

O TimeAutoDiff oferece novas soluções pra criar dados sintéticos de séries temporais realistas.

Um novo método melhora a precisão do alinhamento de fonemas para várias aplicações de fala.

Como explicações contrafactuais ajudam na previsão do comportamento molecular e suas implicações.

Novos métodos melhoram o design molecular medindo a incerteza das previsões.

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V-VIPE melhora a estimativa de pose 3D a partir de imagens 2D, superando os desafios de ângulo.

Combinando otimização topológica e aprendizado de máquina pra um design eficiente de componentes fotônicos.

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