Um novo modelo melhora como a gente analisa o sentimento público a partir de tweets.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo modelo melhora como a gente analisa o sentimento público a partir de tweets.
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Analisando GNNs pra classificar eventos de colisão de partículas.
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Explorando como o aprendizado semi-supervisionado combina dados rotulados e não rotulados pra criar modelos de IA melhores.
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Novas redes melhoram a imagem e a rotulagem de neurônios em C. elegans.
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Descubra como o RELMAS melhora o agendamento de tarefas DNN em ambientes de nuvem.
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Um estudo sobre como otimizar a osmoterapia para melhorar os resultados dos pacientes.
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Um método que reduz o consumo de energia no aprendizado descentralizado para dispositivos IoT.
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HistNetQ oferece uma nova forma de quantificar dados usando deep learning.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho de redes híbridas de LiFi e WiFi.
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Os CNFs usam equações diferenciais pra modelar distribuições de probabilidade complexas de forma eficaz.
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Integrando técnicas de aprendizado profundo direto nas bases de dados relacionais pra melhorar a análise de dados.
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O CiMLoop melhora a eficiência em redes neurais profundas com modelagem inovadora.
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Um framework que melhora o desempenho de DNN em ambientes com restrições de energia.
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Um estudo investiga o uso de redes neurais profundas pra entender o risco de exposição à radiação.
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Pesquisadores melhoram as medições de estrelas brilhantes usando redes neurais profundas.
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Novos métodos pra aproximar funções complexas a partir de dados limitados tão surgindo.
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Pesquisas mostram como o lobo frontal influencia a percepção visual e os processos de pensamento.
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Explorando como a dinâmica caótica pode melhorar redes neurais profundas em inteligência artificial.
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Um novo método combina RBM, DNNs e RBFs pra resolver PDEs paramétricas de forma eficiente.
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Um novo método junta aprendizado profundo com técnicas polinomiais pra melhorar as aproximações de função.
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Um novo parâmetro melhora os métodos de otimização multi-objetivo offline em várias áreas.
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Melhorando o desempenho de DNN através de métodos de amostragem de dados eficientes.
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Novas estratégias melhoram o aprendizado por reforço profundo contra ruído adversarial.
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Uma nova maneira de otimizar sistemas complexos de forma eficaz dentro das limitações.
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Redes neurais profundas melhoram a modelagem de problemas de espalhamento acústico em várias áreas.
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Pesquisadores estudam as vocalizações de animais em ambientes naturais pra melhorar a compreensão.
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Novo método melhora o desempenho de redes neurais spiking em tarefas de linguagem.
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Este artigo apresenta um novo IDS baseado em DNN em redes programáveis.
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Explorando como os modelos de deep learning imitam as habilidades humanas de integração de contornos.
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Esse estudo explora modelos de deep learning pra mapear arroz de forma precisa no Butão.
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Uma ferramenta pra verificar a segurança de modelos de deep learning.
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A BasisN resolve os desafios do RRAM pra fazer cálculos de redes neurais profundas mais rápidos e eficientes em termos de energia.
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Explorando a otimização de DNNs para dispositivos com fornecimento de energia limitado.
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Um novo sistema melhora a eficiência do processamento de sinal por meio de métodos de codificação inovadores.
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Uma olhada em como a explicabilidade impacta as decisões de ML em cibersegurança.
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Novos métodos aprimoram a modelagem de estruturas moleculares a partir de dados de CryoEM.
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Pesquisadores usam redes neurais profundas para melhorar previsões em física nuclear.
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Uma olhada em como melhorar o uso de FPGA em aplicações de DNN com novas técnicas.
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LeRF combina aprendizado profundo e interpolação pra melhorar o redimensionamento de imagens.
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Um estudo sobre como usar aprendizado ativo pra melhorar os surrrogados de DNN pra equações de difusão.
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