O Módulo de Convolução Espacial em Escala Cruzada melhora a eficiência em modelos de reconhecimento de imagem.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O Módulo de Convolução Espacial em Escala Cruzada melhora a eficiência em modelos de reconhecimento de imagem.
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O Graph-Segmenter melhora a segmentação de imagens com técnicas inovadoras de transformadores.
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Uma nova estrutura de rede melhora a detecção de objetos usando imagens RGB-D.
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A CASS junta técnicas de IA pra melhorar a análise de saúde com dados limitados.
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Um novo método melhora a detecção de mudanças ambientais usando imagens de sensoriamento remoto.
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Um novo método melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto aprende novas tarefas.
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MatchXML melhora a eficiência da classificação de texto ao lidar com milhões de rótulos.
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Um novo método melhora a precisão de previsões para sistemas caóticos.
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O SyncTrack melhora o rastreamento de objetos 3D para aplicações em tempo real.
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ACC-UNet melhora a análise de imagens médicas através da integração de modelos inovadores.
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O GTR combina a localização do olhar e a detecção de objetos pra resultados mais rápidos e precisos.
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Usar medidores inteligentes pra detectar se a galera tá em casa sem perder a privacidade.
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Analisando métodos eficazes para prever as tendências de casos de COVID-19.
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O DETRack oferece uma solução eficiente para rastreamento visual com estratégias de treinamento avançadas.
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Delta-LoRA facilita o ajuste fino de grandes modelos de linguagem com melhor desempenho e menos uso de recursos.
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A pesquisa melhora os modelos para traduzir texto em língua de sinais.
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Uma abordagem baseada em Transformer melhora a precisão do reconhecimento de caracteres manuscritos.
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Este estudo analisa modelos de aprendizado profundo para prever o número de visitantes no turismo.
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Uma nova abordagem usando nuvens de pontos melhora a eficiência do design de implantes cranianos.
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SDLFormer combina técnicas avançadas pra melhorar a qualidade das imagens de MRI e acelerar o processamento.
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O CATS v2 melhora a precisão na segmentação de imagens médicas usando abordagens híbridas.
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Esse artigo fala sobre as melhorias nos métodos de pooling para transformers em aprendizado supervisionado.
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Radio2Text usa sinais de mmWave pra reconhecimento de fala em tempo real em ambientes barulhentos.
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Explorando como os transformers se ajustam pra prever resultados em sistemas desconhecidos.
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Um estudo sobre 13 modelos de transformer especificamente criados para a língua russa.
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Uma nova abordagem pra melhorar a precisão na coleta de dados 3D de EBSD.
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Essa pesquisa explora técnicas de aprendizado profundo pra melhorar as defesas contra ataques de canal lateral.
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Uma nova abordagem traduz descrições de texto em sequências de vídeo.
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Avaliando o desempenho de modelos Transformer usando hardware especializado GAUDI.
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Explorando o desenvolvimento e o impacto dos modelos de linguagem modernos na comunicação.
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Transformers melhoram o planejamento de rotas e a mapeamento cognitivo em ambientes complexos.
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Examinando a relação entre transformadores e RNNs no processamento de linguagem.
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O GATS junta modelos pré-treinados pra melhorar o processamento de dados multimodais.
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ConvFormer melhora a precisão da segmentação em imagens médicas ao combinar CNNs e transformers.
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Um novo framework melhora o aprendizado contínuo para tarefas que combinam visão e linguagem.
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Esse estudo analisa como adicionar recorrência aos Transformers pra melhorar o desempenho em tarefas de aprendizado de máquina.
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Uma olhada em como Transformers e GSSMs lidam com tarefas de cópia.
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Essa pesquisa melhora as RNNs usando múltiplas perspectivas pra um processamento de texto melhor.
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Um olhar sobre a disartria, como detectá-la e o papel da tecnologia.
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Mamba-ND melhora a eficiência de processamento de dados multi-dimensionais com menos recursos.
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