Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado em meio ao barulho em ambientes de aprendizado por reforço.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado em meio ao barulho em ambientes de aprendizado por reforço.
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Entendendo problemas de múltiplos objetivos em aprendizagem por reforço com novos métodos de otimização.
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Novos métodos melhoram a precisão em prever funções e reações de enzimas.
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Nova abordagem melhora a avaliação off-policy ao considerar influências sociais.
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Esse estudo melhora a aprendizagem ativa usando derivadas pra fazer previsões melhores.
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Um método novo reduz o tamanho da rede neural sem perder desempenho.
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Uma nova abordagem para diagnosticar glaucoma através das relações de biomarcadores.
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Um olhar sobre os benefícios de modelos locais e pipelines de LLMOps.
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Um novo método melhora as previsões enquanto controla os custos na saúde.
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O CF-KAN melhora os sistemas de recomendação superando o esquecimento e se adaptando às preferências dos usuários.
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SPICED oferece detecção avançada de trojans analógicos em circuitos integrados.
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Explorando o papel do SLAM e do RL em melhorar a navegação dos robôs.
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Um novo método melhora a tradução entre várias linguagens de programação.
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InfoIGL melhora o desempenho das redes neurais gráficas em diferentes ambientes de dados.
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Melhorando a precisão da classificação de imagens usando embeddings de autoencoders pré-treinados no SimCLR.
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Essa pesquisa explora como pequenos produtores de energia podem entrar de forma eficaz nos mercados de energia.
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Uma estrutura pra prever melhor o movimento humano usando aprendizado de máquina.
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Esse artigo analisa métodos de séries temporais e como eles são usados na educação.
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Explorando como a computação quântica pode melhorar o processo de desenvolvimento de medicamentos.
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Novo método permite modelagem 3D a partir de apenas duas imagens sem precisar de detalhes da câmera.
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O ConVis quer diminuir as imprecisões em modelos de linguagem grandes multimodais.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de objetos em nuvens de pontos 3D para carros autônomos.
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Apresentando um método pra melhorar a geração de imagens a partir de descrições de texto complexas.
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Soft-IntroVAE melhora os VAEs com aprendizado prévio pra gerar dados melhores.
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Um novo método pra reduzir parâmetros e acelerar o treinamento em redes neurais.
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Avanços tecnológicos melhoram a detecção de pessoas em emergências marítimas.
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Um novo framework junta aprendizado profundo com estatística semiparamétrica pra uma análise de dados mais eficiente.
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A pesquisa compara técnicas para analisar dados de sensores de veículos ao longo de 2,5 anos.
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Integrar eventos futuros melhora a precisão dos métodos de previsão de energia.
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Combinar dados de fluxo e pacotes revoluciona a detecção de ameaças na rede.
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Um novo método usando AutoSparse pra poda eficiente de redes neurais desde o começo.
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Essa pesquisa mostra como os robôs aprendem tarefas complexas através de treinamento no mundo real.
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Um estudo sobre métodos para estimar a intensidade da turbulência a partir de gravações de vídeo.
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O TART melhora a precisão do modelo enquanto defende contra ataques adversariais.
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Novos métodos melhoram as previsões da dinâmica costeira usando aprendizado profundo.
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A deriva localizada é um desafio para modelos preditivos em fluxos de dados que mudam.
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Saiba a importância de acompanhar mudanças nos dados para resultados confiáveis em machine learning.
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Um olhar sobre como a Destilação de Conhecimento melhora a velocidade e eficiência dos sistemas de recomendação.
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Explorando como o aprendizado multitarefa afeta o desempenho e a generalização do modelo.
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O SALSA melhora a precisão do reconhecimento de fala para idiomas de baixo recurso, integrando modelos de ASR e de linguagem.
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