Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo framework melhora as previsões de velocidade do tráfego usando dados contextuais.

Um novo modelo melhora a eficiência no processamento de sequências longas usando matrizes de rotação.

Um novo método melhora a precisão na análise de dados astronômicos por meio de aprendizado iterativo.

Novos métodos melhoram o treino e o desempenho das Redes Kolmogorov-Arnold Informadas por Física.

Esse artigo apresenta uma abordagem nova usando redes neurais pra estudar fluxos complexos.

Entendendo explicações contrafactuais pra melhorar o diagnóstico médico com IA.

Combinar métodos existentes melhora a detecção OOD para aplicações de machine learning mais seguras.

Explorando novos métodos pra otimizar redes de comunicação quântica usando aprendizado de máquina.

A computação quântica pode melhorar as capacidades de aprendizado supervisionado e resolver tarefas complexas.

Investigando os benefícios de dados não aninhados em aprendizado de máquina para química quântica.

Esse método melhora a eficiência do planejamento usando previsões e modelos de ação adaptativos.

Um novo método melhora a precisão e a eficiência do agrupamento de grafos.

O UNIFAC 2.0 melhora as previsões de misturas químicas usando técnicas avançadas.

Um novo método usa redes neurais gráficas pra melhorar a eficiência da coloração de gráficos.

Técnicas de aprendizado de máquina estão mudando a forma como modelamos o comportamento dos materiais sob estresse.

Mamba oferece uma nova arquitetura pra lidar de forma eficiente com dados complexos em IA.

A pesquisa foca em melhorar a segurança em grandes modelos de linguagem por meio de técnicas de alinhamento.

Este estudo avalia como os modelos se adaptam ao estilo de comunicação durante as conversas.

Descubra como Redes Neurais Convolucionais Gráficas analisam dados complexos em várias áreas.

Aprenda como as composições de Shapley melhoram a compreensão das previsões multiclasses.

Um novo método melhora o treinamento de redes neurais usando uma abordagem de otimização híbrida.

Explore como a IA e o aprendizado por transferência estão mudando a detecção do câncer de rim.

Uma estrutura pra lidar com o barulho de dados em técnicas de recuperação cross-modal.

Uma nova abordagem que melhora a compreensão das máquinas sobre dados visuais de diversas fontes.

Um novo algoritmo melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado federado usando métodos de segunda ordem.

Um novo método para visualizar melhor as características de dados de alta dimensão.

Um novo método melhora o diagnóstico de pneumonia usando técnicas de deep learning.

Novos métodos melhoram a precisão de nanodispositivos dentro do corpo com base nas características individuais.

Este artigo analisa como as mudanças climáticas afetam o cultivo de milho e os riscos de seguro.

Um novo método pra melhorar a comunicação em ambientes barulhentos usando comunicação semântica.

Dispositivos vestíveis e algoritmos têm como objetivo detectar sepse mais cedo para um atendimento ao paciente melhor.

Esse artigo apresenta um método pra melhorar a resistência do gradiente descendente distribuído contra corrupção de trabalhadores.

Regras essenciais pra submeter artigos na conferência ECCV.

Aprendizado de máquina melhora a previsão de VAP em pacientes com lesão cerebral traumática.

HiSTN usa dados de EEG pra classificar emoções de forma eficaz com poucos recursos.

Usando dados não estruturados pra estimar efeitos do tratamento de forma mais eficiente.

Um olhar sobre a arquitetura bi-encoder e sua nova perspectiva para melhorar a precisão nas buscas.

ED-VAE melhora a geração de dados ao resolver limitações dos VAEs tradicionais.

Apresentando A-DLISTA e VLISTA para processamento de sinal avançado.

Novo método melhora a privacidade dos transformadores de visão em aprendizado de máquina.