A amostragem local oferece uma nova forma de lidar com dados complexos de forma eficiente.
Georg A. Gottwald, Sebastian Reich
― 7 min ler
Ciência de ponta explicada de forma simples
A amostragem local oferece uma nova forma de lidar com dados complexos de forma eficiente.
Georg A. Gottwald, Sebastian Reich
― 7 min ler
Novos métodos melhoram a análise de dados ambientais usando representações funcionais.
Donato Riccio, Fabrizio Maturo, Elvira Romano
― 10 min ler
Pesquisadores desenvolvem o CHARM pra analisar a distribuição das galáxias mais rápido usando dados da matéria escura.
Shivam Pandey, Chirag Modi, Benjamin D. Wandelt
― 8 min ler
Essa pesquisa explora métodos de aprendizado ativo pra estimar a dificuldade das perguntas de forma eficiente.
Arthur Thuy, Ekaterina Loginova, Dries F. Benoit
― 7 min ler
OBSI melhora a tomada de decisão ao focar em características relevantes em ambientes online.
Rowan Swiers, Subash Prabanantham, Andrew Maher
― 6 min ler
Uma nova abordagem melhora os resultados de agrupamento usando bootstrap bayesiano.
Federico Maria Quetti, Silvia Figini, Elena ballante
― 7 min ler
Um novo método pra analisar múltiplos resultados de classes usando medidas de importância de variáveis.
Roman Hornung, Alexander Hapfelmeier
― 6 min ler
A LSSDM oferece uma solução eficaz para preencher lacunas em dados de séries temporais multivariadas.
Guojun Liang, Najmeh Abiri, Atiye Sadat Hashemi
― 6 min ler
Uma nova abordagem melhora como a IA avalia a incerteza nas previsões.
Taeseong Yoon, Heeyoung Kim
― 8 min ler
FVNNs oferecem uma abordagem justa para análise de dados e previsões.
Andrea Cavallo, Madeline Navarro, Santiago Segarra
― 5 min ler
Um olhar sobre como a privacidade diferencial protege os dados individuais em um mundo movido a dados.
Weijie J. Su
― 7 min ler
Hipergráficos e wavelets de difusão oferecem uma visão mais profunda sobre interações complexas de dados.
Xingzhi Sun, Charles Xu, João F. Rocha
― 6 min ler
Uma nova abordagem para agrupamento que melhora a eficiência e mantém a qualidade em ambientes distribuídos.
Hang Zhang, Yang Xu, Lei Gong
― 6 min ler
Uma nova abordagem para clustering usando Espaços Hiperbólicos melhora a precisão e a eficiência.
Sagar Ghosh, Swagatam Das
― 6 min ler
Pesquisas mostram insights mais profundos sobre as disparidades salariais usando modelos avançados.
Keyon Vafa, Susan Athey, David M. Blei
― 7 min ler
Convoluções de Fourier contínuas melhoram a eficiência em tarefas de reconhecimento de imagem.
Clayton Harper, Luke Wood, Peter Gerstoft
― 6 min ler
Um novo método para selecionar modelos estatísticos busca simplicidade e maior precisão.
Mohammad Ali Hajiani, Babak Seyfe
― 5 min ler
Esse artigo fala sobre como o aprendizado composicional melhora o desempenho do modelo em várias tarefas.
Yi Ren, Danica J. Sutherland
― 6 min ler
Uma nova abordagem para corrigir erros de medição usando aprendizado de máquina.
Huanbiao Zhu, Krish Desai, Mikael Kuusela
― 7 min ler
Um novo método melhora a eficiência do ajuste de modelos usando métricas de relação sinal-ruído.
Haolin Chen, Philip N. Garner
― 7 min ler
Um novo método melhora o alinhamento de dados, especialmente com conjuntos de dados ruidosos.
Zi-Ming Wang, Nan Xue, Ling Lei
― 5 min ler
Este artigo examina MLPs e KANs em ambientes com pouca informação.
Farhad Pourkamali-Anaraki
― 9 min ler
Aprenda como verificar e melhorar a qualidade dos dados de forma automática.
Djibril Sarr
― 8 min ler
A STVNN oferece uma solução firme pra analisar dados complexos ao longo do tempo.
Andrea Cavallo, Mohammad Sabbaqi, Elvin Isufi
― 8 min ler
CVTMLE combina TMLE e validação cruzada pra estimativas causais confiáveis na pesquisa.
Matthew J. Smith, Rachael V. Phillips, Camille Maringe
― 8 min ler
Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões em análise de séries temporais.
Yu Chen, Marin Biloš, Sarthak Mittal
― 6 min ler
Esse artigo explora o smooth boosting e suas vantagens no treinamento de modelos.
Guy Blanc, Alexandre Hayderi, Caleb Koch
― 7 min ler
Novos métodos melhoram a precisão na simulação de interações complexas de partículas.
Liyao Lyu, Huan Lei
― 7 min ler
Um novo método melhora a eficiência do classificador Naive Bayes ao estimar os pesos das variáveis.
Carine Hue, Marc Boullé
― 6 min ler
Um novo modelo melhora a análise de conjuntos de dados longitudinais com várias covariáveis.
Priscilla Ong, Manuel Haußmann, Otto Lönnroth
― 6 min ler
Aprenda como redes neurais imitam conceitos de programação para fazer previsões eficazes.
Sourav Chatterjee, Timothy Sudijono
― 6 min ler
Este artigo fala sobre redes neurais que misturam de forma eficaz aproximação e generalização.
Ruiyang Hong, Anastasis Kratsios
― 6 min ler
Explorando como Processos Gaussianos Profundos melhoram previsões ao lidar com relações complexas nos dados.
Qiuxian Meng, Yongyou Zhang
― 5 min ler
Modelo revolucionário melhora a eficiência na seleção de dados para modelos de machine learning.
Eeshaan Jain, Tushar Nandy, Gaurav Aggarwal
― 5 min ler
Uma nova abordagem para redes neurais usando simetria e matrizes estruturadas.
Ashwin Samudre, Mircea Petrache, Brian D. Nord
― 8 min ler
Aprendizado de máquina transforma micromagnetismo com soluções inovadoras para simulações magnéticas.
Sebastian Schaffer, Thomas Schrefl, Harald Oezelt
― 6 min ler
Um estudo usando redes complexas e aprendizado de máquina pra prever resultados de jogos de futebol.
Eduardo Alves Baratela, Felipe Jordão Xavier, Thomas Peron
― 6 min ler
Analisando o papel da orientação na formação da geração de dados por meio de modelos de difusão.
Muthu Chidambaram, Khashayar Gatmiry, Sitan Chen
― 7 min ler
Explorando a integração de aprendizado profundo com métodos bayesianos pra melhorar a estimativa de dados.
Aayush Karan, Kulin Shah, Sitan Chen
― 8 min ler
A aprendizagem da cognição quântica muda a forma como analisamos dados, lidando bem com o barulho.
Luca Candelori, Alexander G. Abanov, Jeffrey Berger
― 7 min ler