Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo framework junta aprendizado federado e modelos multimodais pra melhorar a privacidade e a performance.

Um novo método que combina LLMs e sistemas multi-agente melhora as estratégias de investimento em ações.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo promover práticas justas de habitação e empréstimos.

Este artigo apresenta uma abordagem nova para regressão quantílica com kernel usando características aleatórias.

Um novo sistema permite que robôs aprendam tarefas rápido em ambientes diferentes.

Um novo método melhora a eficiência do planejamento de movimento de robôs usando simulações e dados de especialistas.

RC-FED reduz os custos de comunicação enquanto mantém a qualidade do modelo no aprendizado federado.

A aprendizagem de máquina causal dá umas sacadas pra tomar decisões melhores sobre os riscos da cadeia de suprimentos.

Um novo método melhora o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade no deep learning.

Este estudo aborda as questões de avaliação de GNNs em ambientes de dados heterofílicos.

Novo modelo melhora previsões de RNA guia para aplicações CRISPR.

Um novo método melhora o aprendizado federado ao lidar com desafios de dados diversos.

Pesquisadores melhoram simulações do campo magnético solar usando técnicas de modelagem avançadas.

Novos métodos melhoram o aprendizado de máquina abordando o viés de classe e a retenção de conhecimento.

Os Espaços Neurais oferecem representações inovadoras para analisar grafos direcionados em várias áreas.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar os métodos de detecção de morphing facial.

Apresentando o GSSC, uma estrutura pra melhorar o aprendizado em grafos sem passar mensagens tradicionais.

Essa pesquisa melhora a confiabilidade das previsões em GNNs com a integração de quantificação de incerteza.

Técnicas inovadoras melhoram a rotulagem de perfis de células únicas na biologia do desenvolvimento.

Um novo método melhora o aprendizado colaborativo otimizando a seleção de clientes e o treinamento de modelos personalizados.

HESSO simplifica a compressão de modelos, deixando as redes neurais mais eficientes sem perder performance.

Aprendizado de máquina detecta falhas em sensores de farol para navegação mais segura.

Um novo método para etiquetar músicas usando aprendizado com poucos exemplos tá mostrando resultados promissores.

GeoMatching melhora as estimativas de efeito do tratamento considerando a geometria dos dados.

Um estudo sobre como melhorar a segurança dos pedestres usando modelos de previsão de comportamento.

Um novo método melhora o desempenho de aprendizado através da persistência de ações dinâmicas.

Explorando a mistura de aprendizado de máquina e mecânica molecular pra simulações melhores.

AstroMAE usa autoencoders mascarados pra melhorar as previsões de desvio vermelho na astronomia.

Descubra novas ferramentas para modelagem de sistemas dinâmicos com deep learning.

AQ-PINNs une a computação quântica e a IA pra modelagem climática eficiente.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever como a informação se espalha em sistemas quânticos.

Um estudo sobre como o Mamba se sai contra os Transformers em tarefas de imagem-texto.

A Graffin melhora a classificação de nós finais em cenários de dados desbalanceados.

A competição mostra as iniciativas pra modelos de direção mais seguros em condições adversas.

Este estudo apresenta métodos para otimização bayesiana em diferentes espaços de busca.

Apresentando o ERF-CondLaneNet pra melhorar a detecção de faixas em situações de estrada complicadas.

O GLARE melhora a classificação de recursos especiais no sistema jurídico do Brasil.

Esse estudo apresenta um modelo que aprende simulações a partir de vídeo.

Um novo método pra treinar CNNs direto em dispositivos móveis e de borda.

A detecção de anomalias é fundamental pra garantir a segurança e a confiabilidade dos veículos.