O SYMPOL conecta clareza e eficácia na tomada de decisões em aprendizado por reforço.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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KarSein melhora a precisão e a eficiência da previsão de CTR para anúncios online.
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Uma abordagem nova para carros autônomos que prioriza segurança e conforto.
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NRMs melhoram o aprendizado de máquina ao lembrar ações e experiências passadas.
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O MIA-Tuner tenta resolver problemas de privacidade nos dados de treinamento de LLM.
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Um estudo sobre como usar big data pra prever interrupções nas cadeias de suprimentos.
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Usando métodos baseados em dados pra prever o comportamento do sistema de esgoto durante chuvas fortes.
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Um novo framework melhora a privacidade e a qualidade dos dados no aprendizado federado.
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DeepDFA combina DFAs e RNNs pra reconhecimento de padrões de forma eficaz.
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Aprimorando o Policy Mirror Descent com aceleração funcional pra decisões mais rápidas.
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Um modelo pra avaliar a segurança e as emissões em carros autônomos.
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O GrassNet usa Modelos de Espaço de Estado para filtragem adaptativa em redes neurais gráficas.
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Novo método melhora a detecção de câncer de mama usando imagens FFDM e SM.
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Este estudo explora aplicações de aprendizado de máquina na previsão de movimentos do mercado financeiro.
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Explorando como diferentes estratégias de tokenização podem melhorar o desempenho do modelo de linguagem.
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Um jeito de identificar mudanças importantes nos dados ao longo do tempo.
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Um novo sistema que imita o aprendizado biológico usando reações químicas.
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Explorando como inputs externos moldam as respostas de modelos de linguagem grandes.
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Pesquisadores propõem um método pra melhorar modelos médicos sem comprometer a privacidade dos dados.
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Um novo otimizador mostra potencial para ajustar modelos pré-treinados.
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Aproveitando dados de simulações pra melhorar a produção na fabricação de semicondutores.
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Um novo método melhora a verificação de segurança de redes neurais em sistemas críticos.
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A aprendizagem de máquina tá mudando tudo em como a gente estuda e prevê o comportamento dos materiais.
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Essa pesquisa foca em usar IA pra gerar novas trajetórias orbitais em astrodinâmica.
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Novas funções de ativação melhoram redes neurais para resolver equações complexas.
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Polar-FFA melhora o aprendizado em redes neurais, aumentando a precisão e a estabilidade.
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Novos métodos aumentam a precisão da classificação de nós em gráficos com dados rotulados limitados.
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Novas formulações melhoram a precisão e a eficiência das árvores de decisão usando otimização linear inteira mista.
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Enfrentando os desafios de classificar conteúdo de mídia diverso de forma eficaz.
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SGMCMC e meta-aprendizagem melhoram Redes Neurais Bayesianas para previsões mais precisas.
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Uma nova abordagem combina Árvores de Decisão com redes neurais pra melhorar a eficiência e a precisão.
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A pesquisa foca em tornar sistemas de controle com redes neurais confiáveis e seguros.
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Uma nova abordagem para aprendizado por imitação que melhora o desempenho com dados limitados.
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Investigar a interação dos transformers com dados de Markov revela coisas legais sobre a eficiência do modelo.
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Um método novo pra melhorar a atenção na geração de código por modelos de linguagem.
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Usando gráficos dinâmicos pra mostrar padrões na viagem de passageiros nas cidades.
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Apresentando um sistema inovador pra gerar música vocal Hindustani.
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Usando dados pra evitar problemas nos veículos e melhorar a prontidão militar.
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Pesquisadores melhoram modelos de incorporação de texto usando pontuações de especialistas pra ter um desempenho melhor.
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NoRA oferece uma forma mais inteligente de adaptar grandes modelos com menos recursos.
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