Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método melhora o aprendizado em agentes de IA por meio de tarefas auxiliares.

Novos métodos estão melhorando a detecção e diagnóstico precoce do Transtorno do Espectro Autista.

Um novo método melhora o acompanhamento de aneurismas da aorta abdominal ao longo do tempo.

Redes neurais melhoram a precisão da imagem de fluxo sanguíneo em MRI 4D.

NoiseCAM melhora a detecção de ataques adversariais em redes neurais profundas.

Um novo método pra gerar programas complexos de forma eficiente.

Melhorando a eficiência de RNN com RTRL e métodos de sparse pra ter um desempenho melhor.

Uma nova estrutura melhora o compartilhamento de energia entre dispositivos IoT.

Um novo modelo melhora a precisão dos dados de chuva para uma melhor resposta climática.

Essa pesquisa explora a aprendibilidade PAC de objetivos em aprendizado por reforço.

Este estudo avalia várias técnicas de XAI para prever a vida útil dos equipamentos.

Um novo método estima as características físicas de objetos usando vídeo, sem precisar saber a forma antes.

Imagens com marca d'água em conjuntos de dados atrapalham a precisão e o desempenho do modelo.

Novos métodos melhoram as previsões do comportamento de proteínas com técnicas inovadoras.

Um novo conjunto de dados aborda problemas com correlações espúrias na classificação de imagens.

Pesquisas mostram que a quantização pode melhorar o uso de recursos e manter os modelos de geração de código eficazes.

Pesquisa sobre o aquecimento do Ártico e seus efeitos no gelo marinho e no clima.

Um novo modelo melhora a forma como os dados são gerados ao entender os fatores causais.

Um esquema pra melhorar a confiabilidade dos NODEs contra desafios adversariais.

DeepBrainPrint melhora a busca por exames de ressonância magnética do cérebro antigos usando técnicas de IA.

Uma nova abordagem melhora a otimização de hiperparâmetros usando monitoramento baseado em eventos e dados históricos.

Uma abordagem estruturada pra melhorar a precisão da inferência causal em estudos observacionais.

Melhorando os números de condição para um desempenho melhor em redes neurais convolucionais.

Cientistas usam deep learning pra prever reações químicas complexas de forma eficaz.

Um novo método melhora como as máquinas entendem frases usando transformações sensíveis.

Explore como as taxas de aprendizado, profundidade e largura influenciam o desempenho de DNN.

Investigando o papel de modelos pré-treinados em desafios de dados de gerenciamento de energia.

O VALERIAN melhora o reconhecimento de atividades humanas usando técnicas de rótulos barulhentos para aplicações do mundo real.

Explorando maneiras de melhorar a justiça em classificadores de aprendizado de máquina.

Novas descobertas sobre como identificar emoções na fala usando dados de som e palavras.

Um olhar sobre as novidades em detecção de olhar e métodos de otimização.

Modelos de difusão mudam a forma como imagens e mídias são criadas usando padrões de dados.

Uma nova abordagem que melhora a detecção de objetos usando menos exemplos rotulados.

A abordagem de um banco para detectar e lidar com abuso por meio de transações financeiras.

Novas técnicas melhoram a capacidade dos robôs de estimar a incerteza de movimento.

Um método pra melhorar a justiça na previsão de links dentro das GNNs.

Um novo método para aprendizado multitarefa melhora o desempenho do modelo usando uma atribuição de peso mais inteligente.

Um novo método melhora a seleção de características usando redes neurais esparsas e evolução dinâmica de neurônios.

Um estudo sobre sistemas GNSS e UWB para rastrear padrões de movimento humano.

Uma olhada em como o Policy Mirror Descent melhora a tomada de decisão em MDPs.