Informática - Aprendizagem de máquinas

Terracorder monitora a vida selvagem em áreas remotas com mínimo consumo de energia.

Uma nova abordagem pra melhorar a representação de identidades interseccionais na busca de imagens.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações em sistemas de diálogo voltados a tarefas.

Uma nova abordagem reduz a necessidade de memória enquanto mantém as recomendações relevantes.

Um novo modelo melhora a geração de sequências ao combinar as forças dos VAEs e SSMs.

Técnicas avançadas pra capturar imagens em nível atômico melhoram a compreensão de materiais.

Novo conjunto de dados melhora a resposta a perguntas em IA para o idioma polonês.

Um novo método melhora a compreensão de vídeos usando legendas pra localizar momentos com mais precisão.

FedLog melhora o aprendizado federado com comunicação eficiente e privacidade de dados.

Este artigo analisa como exemplos adversariais afetam os sistemas de detecção de malware.

NFE oferece uma maneira eficiente de melhorar o desempenho do modelo sem gastar muito com computação.

Novos métodos melhoram a eficiência na seleção de modelos de aprendizado de máquina.

Um novo algoritmo melhora o compartilhamento de dados e a eficiência do aprendizado de máquina usando conjuntos de dados sintéticos.

Combinar aprendizado de máquina com modelos hidrológicos melhora a eficiência e a tomada de decisão.

Analisando a confiabilidade dos Modelos de Linguagem Grandes e suas saídas variadas.

Este artigo analisa a sinergia entre Aprendizado Federado e aplicações de controle.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra analisar modelos de física complexos além do Modelo Padrão.

Um framework pra analisar relações causais em cenários extremos.

Uma nova abordagem para otimização de topologia usando aprendizado de máquina aumenta a eficiência do design.

Pesquisadores melhoram a precisão da previsão do olhar através de métodos aprimorados de processamento de dados de EEG.

A pesquisa melhora a precisão da previsão de olhar através de técnicas inovadoras de modelagem de EEG.

Uma nova abordagem pra melhorar o entendimento das previsões de GNN através de relações causais.

Explorando LLMs pra identificar anomalias em dados de séries temporais.

Esse artigo explora as melhores práticas para integrar conjuntos de dados de HCI em cursos de ML.

Uma nova estrutura melhora o alinhamento dos modelos de linguagem com as preferências dos usuários.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar as carcaças das baterias de veículos elétricos, tornando-as mais seguras e eficientes.

Uma nova abordagem combina dados rotulados e não rotulados para melhorar a segmentação de imagens.

Novos métodos melhoram a precisão na medição de distâncias entre pontos de dados.

Um novo framework simplifica os processos de compilador para aceleradores de tensor usando LLMs.

Apresentando um novo método para melhorar técnicas de agrupamento usando aprendizado de distribuição.

Esse artigo fala sobre um jeito de melhorar a tomada de decisões entre agentes diferentes.

Um novo método combina análise visual e temporal para avaliar arte.

Analisando vulnerabilidades e defesas em modelos de difusão para geração de conteúdo seguro.

Um novo modelo pra avaliar o desempenho de previsões hierárquicas em diferentes condições.

Um olhar sobre os métodos para estudar processos de mudança em várias áreas.

Uma nova abordagem melhora a destilação de conjuntos de dados ao priorizar o alinhamento na extração de dados e na incorporação.

LAMPO melhora a classificação ordinal usando Modelos de Linguagem Grandes pra comparar itens de um jeito melhor.

O ClassiFIM estima transições de fase sem dados rotulados, melhorando a compreensão em vários sistemas.

Investigando métodos mais rápidos para teste de duas amostras usando características de Fourier aleatórias.

Pesquisas mostram que o desempenho dos modelos de linguagem melhora com a computação adaptativa durante os testes.