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JupyLabel oferece uma maneira melhor de classificar e rotular seções de código em Jupyter Notebooks.

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O LP++ melhora a adaptação de modelos de visão-linguagem, especialmente em cenários de aprendizado com poucos exemplos.

Novos métodos na recuperação de AVCs integram tecnologia de EEG e terapia robótica.

Uma olhada em como combater estereótipos na tecnologia através de modelos de linguagem.

Um novo método melhora a detecção de deepfakes de áudio usando referências de amostras similares.

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Um novo método melhora a clareza e o desempenho das previsões de GNN.

Pesquisas mostram que classificadores simples conseguem detectar padrões únicos em textos gerados por IA.

Um novo método melhora as imagens geradas por modelos de consistência.

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TGDP melhora a geração de dados em cenários com poucos exemplos de treino.

Novos métodos em Aprendizado Federado melhoram a privacidade e o desempenho do modelo enquanto lidam com dados diversos.

Pesquisa melhora métodos de teste de respiração para diagnosticar problemas de absorção de nutrientes.

Explorando Replay Generativo Sem Dados pra resolver problemas de classificação de imagem e desequilíbrio de dados.

Explorando métodos para uma classificação multi-label eficaz no desenvolvimento de software.

Uma nova abordagem melhora a velocidade e a precisão da tradução através de técnicas de recuperação dinâmica.

Um jeito de melhorar os modelos dos alunos usando insights de modelos de professores mais fortes.

Métodos eficazes para gerenciar rótulos ruidosos em dados de alta dimensão para uma classificação melhor.

Um novo framework pra criar classificadores de machine learning que são confiáveis e precisos.

Um novo método melhora a identificação de genes relacionados à restrição alimentar e ao envelhecimento.

O FALCON identifica categorias específicas usando rótulos gerais sem precisar de supervisão detalhada.

Um novo método melhora o aprendizado de dados mantendo informações anteriores.

A pesquisa foca em identificar classificadores no egípcio antigo usando técnicas modernas.

Nomes de diferentes países influenciam como os classificadores interpretam conteúdo de redes sociais.

Este estudo examina questões de privacidade e métodos de proteção para classificadores de IA.

Uma nova abordagem pra identificar infecções usando amostras de sangue e machine learning.

Um novo classificador melhora a explicabilidade e a precisão no reconhecimento de imagens por IA.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de ondas gravitacionais transitórias longas.

Analisando como a linguagem influencia as visões de gênero através de preconceitos em modelos de IA.

Novas estratégias melhoram a qualidade da imagem em modelos de difusão.

Pesquisadores usam sondagens pra entender as capacidades de aprendizado dos modelos de linguagem através de análises causais.

Apresentando o SPLITZ, um método pra melhorar a estabilidade de modelos de IA contra exemplos adversariais.

Nova arquitetura ViT melhora a precisão enquanto resiste a ameaças adversariais.

Uma ferramenta online que torna a análise de imagens acessível para cientistas sem habilidades de programação.

Um novo método melhora o reconhecimento de sinais da mão biônica para um controle melhor.

Estudo revela avanços na detecção de vulnerabilidades de software usando classificadores especializados.