O SDF-Sim simula de forma eficiente corpos rígidos em cenas complexas usando funções de distância assinadas.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUm novo modelo de aprendizado de máquina melhora as previsões de ondas sísmicas pra uma resposta a desastres melhor.
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Um novo método melhora a detecção de dados fora da distribuição para IA em tarefas de matemática.
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ClimODE combina aprendizado de máquina e física pra melhorar as previsões do tempo.
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Um estudo revela o ataque WordGame, explorando as fraquezas nas medidas de segurança dos LLMs.
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Como a tecnologia avançada melhora nossa compreensão do comportamento animal.
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AGILE usa mecanismos de atenção pra melhorar o aprendizado contínuo e reduzir o esquecimento.
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Aprenda a fazer previsões e decisões melhores minimizando o arrependimento de troca.
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Descobre como os agentes de IA aprendem a mandar bem nos jogos da Atari usando aprendizado por reforço.
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Aaren melhora a eficiência em modelos baseados em atenção para análise de dados sequenciais.
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Examinando a importância da valorização de dados para modelos de linguagem e suas implicações.
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Um novo método melhora o ajuste fino de modelos grandes usando informações espectrais.
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Uma abordagem metódica pra diminuir as incertezas no design de aeronaves através de simulações e experimentos.
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Este artigo explora técnicas de análise de circuitos em modelos de Transformadores para melhorar o processamento de linguagem.
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Explorando novos métodos pra melhorar previsões de séries temporais usando grandes conjuntos de dados.
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Novos métodos melhoram a precisão na modelagem de dados complexos usando inferência baseada em simulação.
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O Escudo Preditivo Dinâmico melhora a segurança e a eficiência no aprendizado por reforço.
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Este artigo examina o uso de aprendizado TD em transformadores para aprendizado em contexto.
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Explorando como o Aprendizado Federado pode melhorar a privacidade dos dados na saúde.
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Um novo método usando aprendizado por reforço pra melhorar as estratégias de negociação de energia de forma segura.
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A TNGD combina sistemas digitais e analógicos pra treinar modelos de IA de forma eficiente.
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O GridTST melhora a previsão de séries temporais ao integrar informações temporais e variáveis.
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Uma olhada nos fatores que influenciam o aprendizado em modelos de machine learning.
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Esse artigo apresenta novos métodos de amostragem pra melhorar o desempenho de modelos generativos.
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Um método pra verificar a segurança em carros autônomos e drones usando redes neurais.
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Um novo método melhora a velocidade e a qualidade na geração de dados.
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Este artigo analisa como a estrutura dos dados afeta os modelos de completamento de matrizes.
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Um novo método de pontuação melhora a qualidade das anomalias sintéticas em aprendizado de máquina.
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Aprenda a ajustar a decaída de peso para melhorar o desempenho do modelo no AdamW.
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Um olhar sobre como comparadores ajudam a identificar discriminação algorítmica.
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Esse artigo fala sobre técnicas de Deep Learning pra melhorar a detecção de fraudes em e-commerce.
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Esse estudo analisa as fraquezas dos modelos SER em relação a ataques adversariais em diferentes línguas.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência em tarefas de completude de grafo de conhecimento.
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DyS combina um desempenho forte com interpretabilidade para uma análise de sobrevivência eficaz.
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Uma nova arquitetura resolve os desafios da aprendizagem contínua e diminui o esquecimento catastrófico.
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Um novo método pra melhorar a precisão da tipagem de entidades em grafos de conhecimento.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho e a justiça no aprendizado federado.
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Um estudo sobre como usar aprendizado profundo pra classificar estrelas variáveis a partir de curvas de luz.
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Explorando novos modelos pra melhorar as previsões de longo prazo em vários setores.
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Um novo agendador melhora a comunicação na Internet das Coisas Industrial usando aprendizado por reforço.
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