Esse framework melhora como os sistemas aprendem o que os usuários gostam através da conversa.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse framework melhora como os sistemas aprendem o que os usuários gostam através da conversa.
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Descubra o NEON, um método que melhora a quantificação de incertezas em machine learning.
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Esse artigo fala sobre como usar o early stopping pra melhorar a eficiência na seleção de modelos em machine learning.
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O SOBER melhora a eficiência em encontrar parâmetros ótimos para modelos complexos.
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Um novo método melhora a otimização em problemas caros e de alta dimensão.
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Um método pra tirar requisitos de segurança a partir de dados de comportamento do sistema.
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Um novo método melhora a eficiência na otimização de sequências de proteínas.
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A otimização bayesiana muda o controle em gases quânticos pra ter resultados experimentais melhores.
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Novos métodos melhoram a qualidade e a diversidade na coleta de dados científicos.
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Um novo método melhora a eficiência na produção de filmes finos em eletrônicos e óptica.
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Um novo método pra melhorar a otimização em sistemas incertos usando poucas tentativas.
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Apresentando a Otimização de Lote Diversificado da Fronteira de Pareto pra soluções melhores.
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Melhorando métodos de otimização através de UCB em estratégias bayesianas locais.
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Esse estudo melhora os Solucionadores de Autovalores Quânticos Variacionais usando métodos de otimização avançados.
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Uma nova abordagem que combina aprendizado por reforço e otimização bayesiana pra uma tomada de decisão melhor.
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Esse método melhora a seleção de dados na otimização bayesiana, aumentando a eficiência e os resultados.
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Abordagem inovadora pra criar funções de aquisição eficazes pra otimização Bayesiana.
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Uma olhada em como a otimização bayesiana enfrenta desafios de alta dimensão.
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Um jeito de minimizar o uso de energia mantendo o desempenho do modelo em aprendizado de máquina.
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Apresentando o HO-FMN pra avaliar melhor a robustez de modelos de machine learning contra ataques adversariais.
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Esse artigo explora como os drones localizam sinais de rádio de forma autônoma.
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Explorando uma nova abordagem para otimização de preferências multi-objetivo.
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Aprenda métodos eficazes para ajustar modelos de linguagem grandes com menos dados e custos mais baixos.
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Técnicas de computação quântica melhoram cálculos das energias moleculares.
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RoSE-Opt automatiza o design de circuitos analógicos pra melhorar a eficiência e a confiabilidade.
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Explorando o papel da otimização bayesiana na engenharia química.
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Descubra como consultas de subgráfico melhoram a análise de gráficos e previsões de dados.
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Apresentando uma nova maneira de enfrentar desafios complexos de otimização em várias áreas.
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Um novo método combina SINDy e otimização Bayesiana para analisar DDEs de forma eficiente.
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Métodos inovadores melhoram a eficiência do alinhamento da linha de feixe em instalações de sincrotrão.
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Novos métodos melhoram a descoberta de materiais em eletrônicos, energia e química.
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Combinando atualização Bayesiana e modelagem substituta pra melhorar a estimativa de parâmetros do modelo.
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O Auto-ParAdvisor melhora a precisão da montagem de transcritos de RNA-seq através da seleção de parâmetros personalizados.
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Pesquisadores combinam aprendizado de máquina e otimização bayesiana pra melhorar o arranjo da estrutura atômica.
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Este estudo apresenta métodos para otimização bayesiana em diferentes espaços de busca.
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Um método pra encontrar soluções ótimas em ambientes incertos com avaliações caras.
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Explore a importância e os desafios da calibração cinemática precisa de robôs.
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A MOBOLFI melhora a tomada de decisões usando várias fontes de dados de forma eficiente.
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Melhorando a entrega de serviços em redes de satélites LEO através de estratégias de colocação de VNF e cache.
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Métodos inovadores melhoram a nutrição dos porcos e a sustentabilidade na agricultura.
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