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Este estudo avalia modelos substitutos para eficiência e precisão em tarefas de otimização.

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Apresentando um jeito de melhorar a busca por imagens usando diferentes tipos de modelos.

O DEXTER melhora a segurança da IA ao aumentar a detecção de dados fora da distribuição.

O PrintListener expõe vulnerabilidades na autenticação por impressão digital através da análise de som.

O CLIMBER oferece buscas de similaridade eficientes e precisas em grandes séries de dados.

Um novo método melhora a precisão de modelos 3D usando vários ângulos de visão.

O TROT melhora a precisão em reconhecer atividades humanas aproveitando as relações temporais.

Examinando as limitações da Distância de Fréchet em avaliações de qualidade de vídeo.

Um jeito rápido de criar modelos 3D a partir de apenas seis fotos, perfeito pra veículos.

Uma nova abordagem melhora a detecção e reduz os falsos positivos no câncer de próstata.

Explorando como o processamento de sinais melhora as capacidades de aprendizado de máquina em várias áreas.

Uma nova abordagem de aprendizado de máquina melhora a precisão na análise de impressões de solados de sapato.

A pesquisa identifica e classifica os dialetos curdos sorani usando gravações de áudio extensivas.

Uma visão geral do NMF e suas aplicações em simplificar dados complexos.

Um novo framework melhora o reconhecimento de pessoas em diferentes tipos de entrada.

Um novo modelo melhora a recuperação de imagens para diagnóstico de histopatologia mamária.

Uma ferramenta pra gerar e analisar tensores esparsos sintéticos em várias áreas.

Um novo método melhora o manuseio de dados em aplicações de IA, focando na extração de recursos.

Um novo método melhora a detecção de TDAH usando canais de EEG seletivos.

Um novo método melhora a classificação da maturidade das frutas usando tecnologia de imagem hiperespectral.

Um novo método pra reconhecer melhor itens pequenos na visão computacional.

Aprendizado de máquina junta imagens de lâmina e expressão gênica pra entender melhor as doenças.

O modelo FAITH melhora as previsões ao separar tendências e padrões sazonais em dados de séries temporais.

Um novo modelo melhora a rotulagem de imagens usando várias fontes de dados.

A extração automática de recursos transforma a análise de dados em colisores de partículas.

Um estudo investiga como a IA pode prever melhor os resultados para pacientes com glioblastoma.

Um novo framework melhora a precisão e a eficiência da classificação de galáxias.

O GenWarp gera novas visões a partir de imagens únicas, mantendo os detalhes essenciais.

Um novo método melhora imagens 3D removendo distrações em movimento.

Aprendizado federado e transferência melhoram a eficiência e a precisão na detecção de câncer.

Apresentando um método flexível para detecção de anomalias em nível de pixel na visão computacional.

Estudo revela que recursos simples explicam em grande parte as pontuações do cérebro dos LLMs.

Usando deep learning pra melhorar o monitoramento de emissão acústica de juntas parafusadas.

Uma nova abordagem pra garantir justiça no diagnóstico cognitivo usando informações sensíveis.

A ADEP quer melhorar a segurança prevendo efeitos adversos de vários medicamentos.

Estratégias inovadoras melhoram previsões de materiais usando substitutos de aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram a forma como as máquinas reconhecem emoções na fala humana.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de imagem pra identificar pessoas em diferentes ambientes.