Explorando o multi-aprendizado e seu impacto na estabilidade e no desempenho do aprendizado por reforço.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUm método usando aprendizado de máquina melhora as simulações de fluxo turbulento por períodos prolongados.
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Este estudo foca em melhorar a precisão dos resumos para documentos científicos longos.
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Saiba como a classificação de uma só classe ajuda a distinguir itens incomuns de dados normais.
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Pesquisadores desenvolvem uma amostragem de dados de RM mais inteligente para melhorar as imagens e o conforto dos pacientes.
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Esse estudo explora os efeitos dos hormônios no hipocampo e as implicações para a saúde cerebral das mulheres.
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Um método novo melhora a análise de eczema usando menos exemplos.
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Aprenda como o LAD classifica dados usando padrões lógicos simples para fazer previsões efetivas.
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Novos métodos de poda melhoram o desempenho de modelos de texto-para-fala de múltiplos falantes em zero-shot.
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Um novo método melhora a detecção de objetos ao integrar dados RGB e IR.
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Um novo framework pra gerar embeddings claros a partir de dados de grafos não rotulados.
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Usando novas fontes de dados pra melhorar o monitoramento e a previsão de epidemias.
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Novos métodos melhoram a justiça em meio a mudanças nas distribuições de dados.
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A pesquisa tem como objetivo melhorar modelos de linguagem usando fontes de dados externas precisas.
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O UNREST melhora a tomada de decisão em carros autônomos ao considerar incertezas ambientais.
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Aprenda a lidar com barulho em modelagem estatística pra uma análise melhor.
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Um estudo sobre abordagens de aprendizado de máquina para manutenção preditiva e monitoramento de condições.
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Uma olhada em métodos de agrupamento melhorados usando busca local com múltiplas trocas.
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RLLTE oferece uma estrutura flexível para desenvolver e melhorar aplicações de aprendizado por reforço.
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Analisando o papel dos VANTs na melhora dos métodos de detecção de árvores usando nuvens de pontos e imagens.
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A TrueLearn adapta as experiências de aprendizado com base nas interações de cada usuário.
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A estrutura TEMT melhora a conclusão de grafos de conhecimento temporal usando contexto textual.
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EFFL busca precisão e justiça iguais entre os clientes no aprendizado federado.
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Uma nova abordagem acelera as operações de redes neurais ao processar tarefas sequenciais em paralelo.
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Este artigo analisa o papel dos regularizadores de justiça em algoritmos preditivos.
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Uma olhada nos métodos de aprendizado por reforço e sua eficiência em várias situações.
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Um novo método de avaliação melhora a compreensão das previsões de GNN.
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Avaliação de vários métodos de detecção OOD para dados tabulares médicos.
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Explorando o uso de deep learning na modelagem de sistemas hamiltonianos.
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Analisando o impacto da consistência do modelo de recompensa no desempenho do modelo de linguagem.
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Analisando como modelos de machine learning robustos afetam a eficácia das explicações.
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Um framework melhora o desempenho de LLM ao integrar ferramentas personalizadas para várias tarefas.
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Um novo modelo melhora as previsões para dados de séries temporais incompletos.
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Esse artigo fala sobre uma nova abordagem pra melhorar a navegação de robôs usando reconhecimento de lugares.
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Novo estudo revela métodos para reduzir a resistência usando dinâmica de fluidos.
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Um novo método combina técnicas baseadas em dados com princípios físicos pra um modelagem melhor.
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Um olhar sobre como métodos de busca em árvore melhoram grandes modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a eficiência das redes neurais gráficas com perda mínima de performance.
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GRANDE usa gradiente descendente pra melhorar o aprendizado a partir de dados tabulares.
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Este artigo fala sobre como usar a entropia pra melhorar o desempenho e a interpretabilidade de redes neurais.
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