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Um método pra gerar código melhor em ciência de dados usando especificações de entrada e saída.

Melhorando a identificação de eventos através de aprendizado semi-supervisionado e geração de dados sintéticos.

Explore como as escolhas de conjuntos de dados afetam modelos de aprendizado de máquina que preveem a ligação de anticorpos.

Um novo método pra prever relacionamentos causais a partir de dados de séries temporais usando deep learning.

Um novo método pra rastreamento preciso de movimento 3D usando dados de vídeo.

Novos métodos melhoram os estudos de dobramento de proteínas com geração de dados sintéticos.

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

Este artigo explora um método para estabilizar modelos generativos usando dados sintéticos.

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

Explorando a eficácia de dados reais vs. dados sintéticos em modelos de séries temporais.

cDVGAN melhora dados sintéticos para ondas gravitacionais e glitches, ajudando nos métodos de detecção.

Explorando como modelos de linguagem grandes podem melhorar a generalização dos modelos.

Um novo mecanismo melhora a geração de dados sintéticos enquanto protege a privacidade de cada um.

Apresentando uma nova abordagem pra gerar conjuntos de dados eficazes usando dados sintéticos.

Esse estudo melhora a detecção de AU facial usando dados sintéticos pra ter mais precisão e justiça.

Pesquisadores estão usando dados sintéticos pra melhorar a estimativa de pose humana.

Esse artigo apresenta um novo método pra melhorar o grounding visual, juntando dados e conhecimento de modelo.

O DepthFM melhora a velocidade e a precisão na estimativa de profundidade usando técnicas de correspondência de fluxo.

A pesquisa explora como usar a "tradução" pra melhorar o desempenho dos modelos de linguagem em línguas com poucos recursos.

Pesquisas mostram que dados sintéticos podem ajudar o aprendizado profundo em tarefas florestais.

O método ARSim melhora a qualidade dos dados para treinar carros autônomos usando objetos sintéticos.

Um novo método melhora a precisão e a eficiência da montagem em ambientes médicos e industriais.

Um jeito de melhorar como as máquinas interpretam perguntas complexas sobre gráficos.

Um método pra gerar dados sintéticos usando redes bayesianas pra proteger a privacidade enquanto permite a análise.

O scGFT oferece uma solução pra criar dados de RNA de célula única sintéticos de forma eficiente.

Dados sintéticos estão reformulando o planejamento e treinamento cirúrgico em neurocirurgia.

Dados sintéticos oferecem uma boa promessa pra melhorar a pesquisa sobre pacientes adolescentes com câncer.

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

O Gecko oferece um modelo eficiente pra processar e comparar textos de forma eficaz.

Explorando o papel das Redes Neurais Bayesianas na previsão de fluxo turbulento.

Este estudo analisa a eficácia de imagens sintéticas em sistemas de reconhecimento facial.

Dados sintéticos ajudam as empresas a compartilhar informações sem comprometer dados sensíveis.

Novos métodos melhoram a privacidade dos pacientes enquanto aprimoram a pesquisa em imagens médicas.

Novas técnicas melhoram as previsões de doenças cardíacas e as opções de tratamento personalizadas.

Um framework estruturado pra avaliar métodos de geração de dados sintéticos.

Analisando como os LLMs podem fazer regressão sem treinamento adicional.

Os pesquisadores querem gerar dados sintéticos equilibrados pra evitar viés em machine learning.

Explorando os fatores principais que afetam a robustez contra ataques adversariais em aprendizado de máquina.

DataTune melhora a geração de conjuntos de dados sintéticos pra um treino de modelo de linguagem melhor.

Um novo conjunto de dados melhora a detecção de eventos incomuns em ambientes industriais.