Informática - Aprendizagem de máquinas

As formas moleculares impactam o design de medicamentos e as interações.

Novas técnicas melhoram a segurança contra entradas prejudiciais em modelos de linguagem.

Como o aprendizado de máquina melhora os métodos de amostragem de auditoria em ambientes ricos em dados.

Analisando como modelos grandes aprendem de forma eficiente com pouca informação.

Um método completo pra escolher contra-factuais eficazes em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo apresenta um novo método pra melhorar o grounding visual, juntando dados e conhecimento de modelo.

Uma visão geral de como as máquinas aprendem com dados de vídeo e os desafios que elas enfrentam.

Uma abordagem semi-supervisionada melhora a classificação de imaginação motora a partir de dados de EEG.

Gêmeos digitais oferecem novas ideias sobre saúde cardíaca personalizada sem procedimentos invasivos.

Um novo modelo melhora a compreensão e a adaptabilidade na tomada de decisão da IA.

Aprendizado por reforço melhora os métodos de teste pra segurança de direção autônoma.

Um novo método pra otimização de peso eficaz em tarefas de aprendizado de máquina com múltiplos objetivos.

Paramanu-Ayn foi criado pra melhorar o processamento legal na Índia, focando em documentos legais específicos.

O MIM-Reasoner otimiza a disseminação de informações em várias plataformas de mídia social.

Um novo método melhora a eficiência energética em pequenos prédios comerciais com sistemas de HVAC na cobertura.

Um novo método pra proteger modelos de aprendizado de máquina de ataques de dados maliciosos.

Esse estudo avalia métodos pra extrair fatos médicos de textos não estruturados.

RiNALMo é um modelo de linguagem de RNA avançado pra prever estruturas e funções do RNA.

Uma nova abordagem pra tomar decisões usando amostras mínimas.

Novo método melhora a representação do comportamento do usuário e o engajamento.

A pesquisa sobre inibidores de KRAS destaca abordagens inovadoras na descoberta de medicamentos.

Um novo método melhora a qualidade da imagem afetada por ruído de speckle usando aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre os benefícios do RoPE para Vision Transformers em várias tarefas.

Os pesquisadores estão apostando em métodos bayesianos pra uma análise de dados melhor no LHC.

Estratégias pra reduzir a limitação solar e aumentar a lucratividade do armazenamento de bateria.

Um novo método melhora o aprendizado causal, mesmo com dados faltando e relações cíclicas.

A HETAL mantém os dados dos clientes seguros enquanto treina modelos de aprendizado de máquina.

O Modelo de Abertura estabelece padrões pra transparência e confiança no desenvolvimento de IA.

O Slipstream agiliza os modelos de recomendação pulando atualizações desnecessárias.

Novos modelos melhoram a segurança para dispositivos IoT ao lidar com a complexidade dos dados.

Esse estudo investiga como o ajuste fino com LoRA influencia o agrupamento de tokens em modelos Transformer.

Usando modelos de linguagem pra melhorar o treino de conselheiros entre pares.

Novos métodos melhoram a amostragem de distribuições complexas usando equações HJB e Tensor Train.

Aprendizado ativo reduz os custos de rotulagem enquanto melhora o desempenho do modelo.

Uma nova abordagem pra melhorar sistemas de aprendizado de máquina em tarefas de reconhecimento de imagem.

Apresentando um método pra melhorar os testes de significância na análise de regressão.

Essa pesquisa destaca o papel da codificação esparsa em proteger a privacidade das redes neurais.

O FedMef melhora o aprendizado federado para dispositivos com poucos recursos através de técnicas de poda inovadoras.

Dois algoritmos inovadores criam de forma eficaz exemplos adversariais sutis no processamento de linguagem.

Um novo método pra melhorar modelos de difusão sem perder a diversidade nas saídas geradas.