Informática - Aprendizagem de máquinas

Este documento apresenta modelos de proteção pra promover uma IA segura na educação.

Novos modelos melhoram as previsões de eficiência do eletrólito da bateria.

Um novo método melhora a análise de dados seguros enquanto protege a privacidade.

Descubra como sistemas de recomendação baseados em gráfico e aprendizado contrastivo melhoram as sugestões personalizadas.

Explorando técnicas pra remover dados de forma eficaz dos modelos de IA.

Explorando o papel das redes neurais spiking no aprendizado federado vertical para a privacidade dos dados.

Um novo método melhora o aprendizado de dados visuais sem perder detalhes.

Analisando os riscos de privacidade nas explicações de modelos e estratégias pra melhorar a segurança.

Apresentando o Controle de Difusão em Loop Fechado para uma gestão eficiente de sistemas físicos complexos.

Um novo método melhora a análise dos dados neurais em diferentes regiões do cérebro.

Um novo modelo prevê acidentes de trânsito analisando dados urbanos de forma mais eficaz.

Um novo método melhora a localização de bugs através de fragmentação dinâmica e aprendizado de exemplos difíceis.

Descubra como as redes de Hopfield estão transformando a gestão de ativos e a otimização de portfólios.

Um novo método estima o uso de energia e calor em aceleradores de CNN para um desempenho melhor.

Esse artigo explora novos modelos de redes neurais pra entender como as pessoas tomam decisões em cibersegurança.

Pesquisadores melhoram modelos de PDE neurais usando equações de menor dimensão pré-treinadas pra ter um desempenho melhor.

Anotações de imagem de qualidade são essenciais pro sucesso da IA na análise de imagens.

Analisando como os conjuntos de dados de treinamento afetam a justiça da IA no diagnóstico de lesões de pele.

Uma ferramenta fácil de usar que permite análise de dados através da linguagem natural.

WLDA melhora a classificação de IA lidando com dados faltantes de forma eficaz.

Aprenda como a detecção de anomalias pode reduzir o viés em machine learning.

SON-NMF oferece uma nova abordagem para estimar as classificações na fatoração de matrizes.

A Nerva apresenta uma maneira única de construir redes neurais eficientes usando a esparsidade.

Um novo método certifica a confiabilidade da estimativa de pose de objetos em várias condições.

Explorando o uso de marcas d'água pra lidar com questões de copyright em modelos de linguagem.

Um novo método para uma inferência bayesiana mais eficiente usando inferência variacional por partículas.

Uma nova abordagem melhora as capacidades de raciocínio de GNN para tarefas de relacionamentos complexos.

Um novo método melhora a eficiência da previsão usando reweighting baseado em entropia.

Um novo modelo melhora as previsões do tempo usando dados de satélite e aprendizado de máquina.

Apresentando um método pra simplificar as relações entre variáveis em modelos gráficos através de agrupamento.

Novas técnicas ajudam a comprimir grandes conjuntos de dados atmosféricos para análises e previsões melhores.

Uma nova abordagem simplifica o treinamento de baixa precisão para grandes modelos de linguagem.

Uma olhada nas erupções solares, seu impacto e métodos de previsão.

Um novo sistema melhora o acompanhamento de batidas em vários gêneros musicais.

Explorando métodos pra entender sistemas quânticos através da inferência de máxima entropia.

Um novo método pra ajustar hiperparâmetros usando ideias bayesianas.

Explore um novo método pra fazer aprendizado ativo de forma eficaz em cenários com dados limitados.

Um olhar sobre como identificar padrões de colocalização regional e minimizar descobertas falsas.

Um novo método melhora a previsão de séries temporais multivariadas ao conectar medições.

Esse estudo avalia o impacto de extratores de características visuais nas tarefas de aprendizado de robôs.