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Analisando como humanos e máquinas podem colaborar para ter melhores resultados nas decisões.

Aprimorando previsões de retorno de ativos por meio da seleção de recursos causais em mercados instáveis.

Hyperstroke revoluciona a ajuda ao desenho ao focar nos detalhes do traço.

O GP-KAN junta Processos Gaussianos e Redes Kolmogorov-Arnold pra fazer previsões eficientes.

Uma olhada detalhada nas funções beta na física e seu papel nas interações quarticas.

Um novo modelo melhora a previsão de sequências ao capturar conexões de dados ricas.

Uma nova abordagem melhora a quantificação da incerteza em modelos de aprendizado de máquina.

Descubra como modelos de linguagem de proteínas ajudam a prever comportamentos e funções das proteínas.

Este estudo examina a confiabilidade dos modelos de racionalização em ataques adversariais.

Um novo método melhora modelos de ordem reduzida usando aprendizado bayesiano e processos gaussianos.

Métodos que usam hipernets se destacaram em prever retornos de ativos em competições recentes.

DeTPP melhora previsões de eventos a longo prazo em várias áreas com resultados diferentes.

Uma nova forma de prever melhor os movimentos humanos em áreas urbanas.

Novos métodos melhoram a precisão em prever funções e reações de enzimas.

Esse framework melhora a detecção de mentiras em conversas durante jogos de Diplomacy.

Um novo método melhora o raciocínio em modelos de linguagem grandes ao lidar com o viés de atestado.

Um estudo sobre como usar caixas delimitadoras pra prever o comportamento de objetos em ambientes que mudam.

NeuralMPM acelera simulações de materiais usando técnicas de deep learning.

Novos métodos melhoram a precisão de completamento de tensores com menos amostras.

Combinar dados de busca com relatórios melhora as previsões de dengue.

TG-PhyNN combina redes neurais e leis físicas pra fazer previsões melhores.

Métodos para melhorar a confiança nas previsões da IA em imagens médicas.

Esforços pra melhorar as previsões de surtos de malária pra ter respostas de saúde pública mais eficazes.

Aprendizado de máquina melhora previsões e monitoramento na fabricação de biofármacos.

Novo método melhora previsões de energia eólica a longo prazo usando locais de turbinas e dados climáticos.

Uma nova estrutura melhora a análise de dados das redes sociais para ter melhores insights dos usuários.

Combinando imagens de tecidos e dados genéticos pra melhorar as previsões de sobrevivência ao câncer.

Analisando os padrões de violência armada pra melhorar as estratégias de segurança nas comunidades.

Um novo método melhora a classificação de tecidos cancerígenos usando modelos de visão-linguagem.

Explorando os limites da previsão em sistemas caóticos e suas implicações.

Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões climáticas ao lidar com fatores não observados.

Combinar aprendizado ativo e modelagem bayesiana melhora as previsões em áreas de engenharia com poucos dados.

Uma abordagem direta pra prever a solubilidade de compostos químicos na água.

Novo modelo melhora previsões de emoções humanas, mesmo com os desafios de dados escassos.

Técnicas de aprendizado de máquina estão melhorando simulações de sistemas de spin quântico usando Operadores Neurais de Fourier.

Um novo método pra melhorar a tomada de decisão em sistemas em mudança usando previsões.

Um conjunto de dados pra prever resultados em casos de Tribunais de Trabalho do Reino Unido.

Um estudo revela uma nova forma de identificar emoções usando vídeo, som e texto.

Um novo modelo melhora a recuperação de nomes de funções na análise de código binário.

Um novo modelo melhora as previsões ao lidar com a incerteza nos dados.