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Novas técnicas visam melhorar a qualidade do áudio lidando com a perda de pacotes.

Esse artigo apresenta uma abordagem inovadora pra melhorar o reconhecimento de sinais de trânsito.

Uma nova perspectiva sobre redes neurais profundas usando princípios matemáticos.

Um jeito de ajustar o desempenho de DNN em tempo real pra ser mais eficiente.

Um novo método permite a proteção da privacidade em aprendizado profundo por meio de aproximações polinomiais.

Métodos inovadores melhoram a segurança na comunicação digital para informações sensíveis.

Este estudo analisa técnicas eficientes de rede neural para análise de imagem em sensoriamento remoto.

ShadowNet combina sombras clássicas e redes neurais pra melhorar o aprendizado de sistemas quânticos.

Um modelo combina aprendizado profundo e sistemas baseados em regras pra tomar decisões claras.

Novas abordagens de computação analógica melhoram a precisão e a eficiência no deep learning.

Um novo método melhora a precisão na análise de MRI cardíaca usando IA.

A AVMIT dá pros pesquisadores umas ideias de como o som e a visão se relacionam no reconhecimento de ações.

Um novo jeito de melhorar a otimização de design usando vários modelos.

Um novo método reduz os custos de computação em redes neurais profundas mantendo a precisão.

Um novo método pra identificar melhor as principais características em conjuntos de dados complexos.

Novos modelos de deep learning melhoram a análise de organelas em microscopia de luz transmitida sem rótulos.

Um novo método melhora o treinamento de modelos com rótulos bagunçados usando Dimensão Intrínseca Local.

Um novo modelo facilita as simulações de óxidos de perovskita para a ciência dos materiais.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das interações entre características em redes neurais profundas.

Os computadores estão aprendendo a separar ritmo e harmonia na música para aplicações criativas.

Aprenda como acumuladores de baixo bit melhoram o desempenho de DNN sem sacrificar a precisão.

NFLikelihood permite aprendizado não supervisionado de probabilidades, melhorando a análise de dados na física.

Este estudo avalia a segurança das DNNs ao lidar com dados de condução desconhecidos.

Um novo método combina regressão simbólica vertical e deep learning pra descobrir equações de um jeito melhor.

Novos algoritmos aprimoram a detecção de vértices primários no Grande Colisor de Hádrons.

Um novo método melhora as aplicações de aprendizado profundo para equações complexas na ciência.

Esse artigo fala sobre como as escolhas arquitetônicas moldam o processo de aprendizado das DNNs.

Novas estratégias permitem que ataques Trojan escaneiem os métodos de detecção de forma eficaz.

Um novo método melhora a separação de som em diferentes frequências.

Um estudo sobre como prever redshifts de GRBs usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina.

Os voluntários ajudam na pesquisa de neutrinos através do projeto Nomeie esse Neutrino.

Explorando novos métodos pra melhorar o Controle Preditivo Baseado em Modelo com técnicas de deep learning.

Um novo método melhora a eficiência de DNN em dispositivos com recursos limitados.

Novo método melhora a eficiência na resolução de equações diferenciais parciais complexas usando redes neurais.

Novo método de marca d'água fortalece a proteção dos modelos de aprendizado de máquina contra roubo.

Os pesquisadores estão melhorando as medições de jatos pra entender melhor as propriedades do plasma de quarks e glúons.

Novos métodos melhoram a segurança dos dados e a eficiência para tecnologia inteligente.

O método DeepKnowledge melhora a confiabilidade das DNNs em aplicações críticas.

Novo método melhora previsões para objetos em movimento na direção autônoma.

DeepSample oferece técnicas eficazes para testar Redes Neurais Profundas de forma eficiente e precisa.