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SuRGe melhora imagens de baixa resolução usando técnicas avançadas de GAN.

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Novos métodos melhoram a precisão das previsões e a medição de incerteza na análise de dados.

Analisando o impacto da suposição de independência no raciocínio de máquina e na incerteza.

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O AutoLINC automatiza o design de função de perda pra lidar melhor com o desbalanceamento de classes em machine learning.

Uma nova abordagem conecta dados visuais com seus significados pra raciocínio melhor.

Novo método avança a transferência de maquiagem sem imagens falsas, melhorando a qualidade e o realismo.

Uma nova função de perda melhora dados tabulares sintéticos usando GANs para pesquisa médica.

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Um novo método melhora como os robôs avaliam o que tá à volta com pouca rotulagem.

Mínimos locais e platôs estéreis atrapalham o treinamento de algoritmos quânticos.

Uma nova estrutura melhora a eficiência e a precisão na resolução de problemas físicos complexos.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.

Novos métodos melhoram a identificação da fonte de sinal em imagens médicas.

A pesquisa investiga funções de perda avançadas pra melhorar o desempenho de GANs usando Programação Genética.

Este artigo fala sobre os desafios na validação de modelos por causa de dados contaminados.

Novo framework permite aprendizado eficiente de doenças sem armazenar dados passados.

Esse artigo fala sobre a integração de princípios científicos no deep learning pra fazer previsões de materiais melhor.

O PairCFR melhora modelos de treinamento usando dados contrafactuais pra ter um desempenho melhor.

Aprenda como os extremófilos ajudam a medir o risco em finanças e seguros.

Novas abordagens melhoram a amostragem de dados de distribuições complexas em estatística e aprendizado de máquina.

Pesquisadores melhoram as SSNNs, aprimorando o aprendizado a partir de dados de spikes com novos métodos.

A OLGA classifica de forma eficaz os nós do gráfico para tarefas de aprendizado de uma única classe usando técnicas inovadoras.

Meta-aprendizagem melhora a IA usando experiências passadas pra aprender mais rápido.

Descobrindo métodos eficientes para extração de parâmetros de modelos de semicondutores.

Estudo explora sistemas que usam imagens e texto pra melhorar as previsões de rótulos.

Uma nova função de perda, Astral, melhora o desempenho das redes neurais informadas pela física.

Um novo método melhora a análise de imagens médicas usando imagens de histopatologia sintética.

Esse trabalho foca em uma representação numérica melhor usando embeddings de dígitos pra fazer previsões mais precisas.

Um olhar sobre como minimizar arrependimentos com a mudança dos algoritmos na aprendizagem online.

Novas pesquisas revelam padrões complexos na dinâmica de treinamento de machine learning.

Novas técnicas melhoram a estimativa de posição da cabeça a partir de imagens frontais únicas.

Um novo método resolve os desafios de dados em IA para a saúde.

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O SACNet melhora a segmentação de imagens médicas com uma arquitetura inovadora e função de perda.

Métodos inovadores melhoram a classificação de fungos venenosos usando deep learning.

Novos modelos de aprendizado de máquina melhoram a clareza da fala para usuários de aparelhos auditivos.

Investigando como o fluxo de espelho minimiza erros em tarefas de classificação.