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Avaliando incertezas em redes neurais pra melhorar previsões científicas.

A pesquisa explora a conexão entre a teoria das cordas e as massas dos quarks.

Esse projeto tem a intenção de melhorar o reconhecimento da fala misturada em Gujarati e inglês.

Explorando como exemplos adversariais influenciam modelos de aprendizado de máquina.

Nosso método elimina auto-interseções em formas e poses de corpos 3D.

Um olhar sobre como o ICLRNN melhora redes neurais para aplicações do mundo real.

Um novo design de modulador melhora a comunicação dos dispositivos IoT.

Um novo modelo melhora a precisão e a eficiência na previsão da densidade eletrônica.

Aprendizado de máquina melhora a eficiência e a precisão no design estrutural de vigas contínuas.

Novas técnicas melhoram a qualidade e a velocidade das imagens de CBCT para resultados melhores pros pacientes.

Pesquisadores combinam redes neurais pra aumentar a precisão e a eficiência das simulações.

Um novo emulador acelera o estudo das curvas de luz de kilonovas.

Pesquisas mostram que o deep learning melhora nossa compreensão do ritmo da linguagem.

Um novo método melhora a análise da superfície do cérebro a partir de exames de ressonância magnética.

Lógicas diferenciáveis melhoram o aprendizado de máquina com técnicas de verificação formal e treinamento mais eficazes.

Um novo método melhora a qualidade da imagem afetada por ruído de speckle usando aprendizado de máquina.

Explorando como as UDEs ajudam a entender os sistemas neurais com técnicas modernas.

Novo método melhora a identificação de eventos incomuns em gravações de vídeo.

Usando redes neurais pra resolver equações diferenciais parciais complexas de forma eficiente.

Examinando o papel das funções de sinal e dos delays nas redes neurais.

Protocolos inovadores melhoram o aprendizado de máquina enquanto protegem dados sensíveis.

Uma olhada em como redes neurais podem modelar funções complexas em várias áreas.

Usando redes neurais pra resolver restrições em um modelo de gravidade.

O LayoutFlow melhora a qualidade e a velocidade do layout para várias tarefas de design.

Este estudo analisa o papel da simulação no desenvolvimento de políticas de controle para robôs autônomos.

Pesquisa examina o uso de aprendizado de máquina para melhorar os exames de saúde fetal durante o parto.

Aprenda como desenrolar melhora o treino de redes neurais para simulações físicas.

Técnicas de deep learning melhoram a qualidade das imagens de CBCT reduzindo os artefatos.

Esse estudo explora como redes neurais podem analisar comportamentos de robôs em grupo.

Um olhar sobre como a tau e o amyloid-β impactam a progressão do Alzheimer.

Um novo método pra gerar previsões do tempo melhora as previsões de colheitas.

Um novo método melhora o controle de qualidade das imagens solares no Observatório Solar Nacional.

Um novo método melhora a imagem de amostras sensíveis em pouca luz.

Combinar linguagem e navegação melhora como os robôs funcionam em vários ambientes.

A TREET usa transformadores pra melhorar a análise de entropia de transferência em várias áreas.

Esse artigo analisa as dificuldades de adaptar o aprendizado profundo em ambientes dinâmicos.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais.

PNCs juntam redes neurais e circuitos probabilísticos pra fazer previsões e modelagens melhores.

O DOUST usa treinamento em tempo de teste pra melhorar a detecção de outliers sem precisar de dados rotulados.

Novos métodos ajudam os robôs a enfrentar desafios em ambientes dinâmicos de maneira eficaz.