Esse artigo fala sobre um novo jeito de identificar notícias falsas usando aprendizado de máquina.
Tanjina Sultana Camelia, Faizur Rahman Fahim, Md. Musfique Anwar
― 6 min ler
Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse artigo fala sobre um novo jeito de identificar notícias falsas usando aprendizado de máquina.
Tanjina Sultana Camelia, Faizur Rahman Fahim, Md. Musfique Anwar
― 6 min ler
Analisando o movimento das partículas e desafios na equação de advecção.
Giulia Mescolini, Jules Pitcho, Massimo Sorella
― 6 min ler
Saiba como a seleção de estabilidade afina o foco nas variáveis de dados importantes.
Mahdi Nouraie, Samuel Muller
― 6 min ler
Explorando a importância da regularização na teoria quântica de campos.
A. V. Ivanov
― 6 min ler
LoRePIE melhora a qualidade da imagem em imagens eletrônicas sem danificar amostras sensíveis.
Amirafshar Moshtaghpour, Abner Velazco-Torrejon, Alex W. Robinson
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Cientistas enfrentam dados bagunçados em imagens pra revelar informações escondidas.
Yutong Bu, Julianne Chung
― 7 min ler
Saiba como os pesquisadores lidam com a incerteza dos dados pra melhorar os sistemas de detecção de objetos.
Peng Cui, Guande He, Dan Zhang
― 7 min ler
Investigando o impacto da Redução da Taxa Esparsa no desempenho do modelo Transformer.
Yunzhe Hu, Difan Zou, Dong Xu
― 6 min ler
Pesquisadores misturam rótulos aleatórios com os reais para estudar os processos de aprendizado na IA.
Marlon Becker, Benjamin Risse
― 7 min ler
FedGR melhora o aprendizado federado ajustando rótulos barulhentos pra uma colaboração mais eficiente.
Yuxin Tian, Mouxing Yang, Yuhao Zhou
― 7 min ler
O framework Cerberus melhora o reconhecimento de pessoas em várias situações usando características únicas.
Chanho Eom, Geon Lee, Kyunghwan Cho
― 8 min ler
Uma visão geral dos valores zeta e suas relações na matemática.
Henrik Bachmann, Khalef Yaddaden
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Aprenda como novos métodos de regularização melhoram o desempenho de modelos de machine learning e reduzem o overfitting.
RuiZhe Jiang, Haotian Lei
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O MAGMA melhora os Autoencoders Mascarados pra um aprendizado e desempenho melhores.
Alin Dondera, Anuj Singh, Hadi Jamali-Rad
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Descubra como métodos de privacidade melhoram a análise de dados sem comprometer as informações pessoais.
Hillary Yang
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RoDyGS transforma vídeos casuais em cenas dinâmicas realistas.
Yoonwoo Jeong, Junmyeong Lee, Hoseung Choi
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Explore como as equações de difusão fracionária explicam os movimentos complexos de partículas.
Mohamed BenSalah, Salih Tatar
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DAWN-SI melhora soluções para problemas inversos lidando com ruído e incerteza.
Shadab Ahamed, Eldad Haber
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Explore regressão linear e como a dependência de covariáveis afeta as previsões.
Behrad Moniri, Hamed Hassani
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Explore como as redes neurais fazem a transição de apenas memorizar para realmente entender.
Branton DeMoss, Silvia Sapora, Jakob Foerster
― 7 min ler
Explore o papel transformador das UDEs na modelagem biológica.
Maren Philipps, Nina Schmid, Jan Hasenauer
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Aprenda como a verossimilhança parcial melhora modelos baseados em árvore na análise de dados.
Li Ma, Benedetta Bruni
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O Aprendizado Federado permite treinar modelos mantendo os dados dos usuários privados e seguros.
Ozgu Goksu, Nicolas Pugeault
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Novo algoritmo melhora a clareza em imagens de raio X, revelando detalhes ocultos do material.
Samantha J Alloo, Kaye S Morgan
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Descubra como a função zeta de Epstein ajuda nas pesquisas em física e ciência dos materiais.
Andreas A. Buchheit, Jonathan Busse, Ruben Gutendorf
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Redes neurais trazem clareza em problemas inversos desafiadores em várias áreas.
Emilie Chouzenoux, Cecile Della Valle, Jean-Christophe Pesquet
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Melhorando a distância de Gromov-Wasserstein pra lidar com outliers de boa em conjuntos de dados diversos.
Anish Chakrabarty, Arkaprabha Basu, Swagatam Das
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Descubra como os pesquisadores enfrentam mistérios complexos na ciência e na engenharia.
Abhishake, Nicole Mücke, Tapio Helin
― 8 min ler
Explore o gradiente descendente e suas variações para uma otimização eficaz.
Filip Nikolovski, Irena Stojkovska, Katerina Hadzi-Velkova Saneva
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Um conjunto de dados que testa os limites dos algoritmos de machine learning.
Albus Li, Nathan Bailey, Will Sumerfield
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