DOF-ID melhora a detecção de ameaças sem comprometer a privacidade dos dados.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSApresentando o PERM, um jeito de melhorar as experiências de aprendizado tanto pra robôs quanto pra pessoas.
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Analisando a interseção da geração de imagem por IA e os riscos de copyright.
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Um olhar sobre aprendizado seguro com múltiplos agentes em ambientes restritos.
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Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a síntese de circuitos quânticos, otimizando a eficiência e o desempenho.
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Uma nova abordagem para amostragem rápida de distribuições complexas usando redes neurais.
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Novos métodos visam reduzir outliers em modelos de transformadores, melhorando a eficiência de quantização.
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Descubra como a Aprendizagem Contrastiva ajuda na análise de dados astronômicos.
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Dois métodos melhoram o trabalho em equipe dos robôs sem precisar de informação global.
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Uma interface fácil de usar pra identificar novas classes em dados tabulares.
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Um novo método para melhorar a eficiência e o desempenho do ajuste suave de prompts.
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Novos métodos com redes neurais melhoram a eficiência em problemas complexos de otimização.
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Enfrentando os desafios da transparência nos processos de decisão da IA.
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Uma nova abordagem pra melhorar as recomendações de usuários usando estruturas de hipergráficos.
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Um novo algoritmo melhora o aprendizado descentralizado à medida que os dados evoluem.
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Melhorando a qualidade da imagem com estratégias inovadoras de redes neurais.
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O SEEK melhora previsões e explicações em grafos de conhecimento para aplicações biomédicas.
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Esse artigo analisa as vulnerabilidades em modelos de segmentação semântica e propõe soluções.
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Explorando como as escolhas de treino impactam o desempenho e a generalização do modelo.
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A pesquisa destaca os desafios e soluções para sistemas de deep learning se adaptarem ao longo do tempo.
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Uma visão geral dos métodos de transporte ótimo, suas aplicações, desafios e soluções recentes.
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Novos métodos melhoram a eficiência no treinamento de modelos neurais menores.
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Apresentando uma nova abordagem para raciocínio contrafactual usando dados observacionais e regressão quantílica.
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O VCReg melhora o aprendizado por transferência promovendo representações de características diversas nos modelos.
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Uma visão geral dos MLLMs e suas aplicações em IA.
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Um novo método pra identificar dados OOD em modelos de aprendizado de máquina.
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Entender os modelos de aprendizado de máquina é fundamental pra confiança e responsabilidade.
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Analisando classificação multiclasses online com feedback de conjunto de valores e suas implicações.
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Combinando paralelismo de modelo e troca de memória pra atender grandes modelos de forma eficiente.
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Avaliar como as mudanças ambientais afetam o desempenho do modelo de reconhecimento de imagem.
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Minigrid e Miniworld são ferramentas pra testar a tomada de decisões em IA.
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Novo modelo melhora a precisão das medições de absorção de carbono pelas plantas em diferentes regiões.
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Uma nova abordagem melhora as defesas em sistemas de aprendizado federado contra ataques adversariais.
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O QNNRepair melhora a precisão das redes neurais depois da quantização.
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Analisando os impactos do aprendizado federado na generalização do modelo e na privacidade dos dados.
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Métodos inovadores pra melhorar as previsões de redes neurais em sistemas caóticos.
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Aprenda como o Lucro Incremental por Conversão muda a forma de medir promoções.
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Um novo método melhora a visualização e a precisão na análise de sequenciamento de RNA de célula única.
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Novo método reduz o tamanho das camadas de embedding sem perder a precisão.
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Esse estudo analisa os benefícios de juntar o processamento de fala com dados visuais.
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