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Garantindo que as explicações da IA sejam claras e confiáveis pra confiar nos usuários.

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Uma visão geral de sistemas parcialmente hiperbólicos e seus comportamentos complexos.

O balanceamento de dados é crucial para a equidade e a precisão em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método ajuda a identificar rapidamente os pontos fracos em modelos de aprendizado profundo.

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Analisando como o barulho influencia a eficiência dos sistemas de transporte.

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Apresentando um novo método para melhores soluções em tarefas complexas de engenharia e robótica.

Examinando riscos e defesas contra ataques de backdoor em modelos de IA.

Explorando ataques de backdoor e métodos de redução de grafo em GNNs.

Um novo método melhora a gestão de dados de vídeo pra uma compreensão e eficiência melhores.

Essa pesquisa analisa como problemas visuais afetam modelos de Resposta a Perguntas Visuais.

Esse método ajuda a esclarecer dados complexos e em mudança, diminuindo o barulho e mantendo as características importantes.

LayerShuffle melhora a robustez das redes neurais ao permitir uma execução flexível das camadas.

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Uma nova estrutura tem como objetivo melhorar a precisão nas avaliações de segurança do sistema de energia.

Novos métodos melhoram o desempenho do sistema de controle em meio a incertezas.

Melhorando a confiança e a conformidade em modelos de linguagem através de atribuição precisa de fontes.

Analisando como o treinamento influencia o desempenho do modelo em situações adversas.

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Um novo benchmark aborda a necessidade de uma avaliação padrão na previsão espaço-temporal.

Analisando ataques adversariais e a robustez do modelo em segmentação semântica.

Este artigo analisa a confiabilidade dos modelos na análise de dados visuais.

Este artigo compara diferentes tipos de antenas ingeríveis para monitoramento de saúde no trato gastrointestinal.

A Atenção Elíptica melhora o foco e o desempenho em tarefas de IA.

SafePowerGraph melhora o desempenho de GNN em operações de rede elétrica priorizando a segurança.

Pesquisas mostram como a variabilidade melhora os controladores de ANN pra um desempenho melhor em ambientes diversos.

Um novo modelo melhora a previsão de trajetórias para carros autônomos em diversas condições.

Analisando o papel da robustez na estimativa de distribuições desconhecidas a partir de amostras.

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Analisando a tomada de decisão da IA e seus desafios inesperados.

VeriQR melhora a robustez em modelos de aprendizado de máquina quânticos contra ruídos.

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