Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão com múltiplas recompensas no aprendizado por reforço.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSEste artigo avalia o sentimento e o significado nas legendas de imagens.
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Um novo framework melhora o controle de qualidade de PCBs através de métodos automáticos de detecção de defeitos.
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AGDC combina aprendizado por reforço e auto-feedback pra estimar vazamentos de gás melhor.
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DFMLU facilita a criação de modelos de machine learning, deixando tudo mais tranquilo para os desenvolvedores.
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Novos métodos melhoram a precisão dos dados na produção de energia eólica.
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A-GFNs usam átomos pra criar novas moléculas semelhantes a remédios, melhorando a descoberta de medicamentos.
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Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.
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Esse artigo fala sobre viés em modelos gráficos e propõe um método para uma análise justa.
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Novos métodos melhoram o movimento de robôs de várias patas em superfícies irregulares.
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Novas técnicas de aprendizado de máquina melhoram previsões em plasticidade de policristais.
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Uma nova forma de gerar explicações legais para análise de dados de séries temporais.
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Modelos de fundação melhoram a precisão na identificação de plant crops no mundo todo.
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Um método pra encontrar soluções ótimas em ambientes incertos com avaliações caras.
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Novo framework melhora o movimento de robôs quadrúpedes em diferentes terrenos.
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Uma nova maneira de entender redes mesmo com informações faltando.
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Uma nova biblioteca melhora os métodos para lidar com problemas complexos de otimização multiobjetiva.
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Um método pra aprender em condições difíceis com dados ruidosos.
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Uma abordagem tech pra otimizar a alimentação de peixes e melhorar a sustentabilidade da aquicultura.
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Um novo método melhora a regressão simbólica usando modelos de linguagem pra uma análise de dados mais eficiente.
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Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações de dados em aprendizado de máquina.
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Pesquisadores desenvolvem novas estratégias pra distinguir animais individuais usando os sons únicos deles.
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Aprenda como o Matrix Profile detecta anomalias em dados de séries temporais multidimensionais.
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Explorando o Replay de Experiência Reversa pra um aprendizado mais eficiente nos algoritmos de reforço.
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Analisando vulnerabilidades de contratos inteligentes e o papel dos modelos de linguagem na detecção.
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Uma olhada em como aprender com redes que evoluem ao longo do tempo.
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Um novo método aborda de forma eficaz os valores faltantes em dados de séries temporais multivariadas.
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Pesquisas melhoram a precisão da estimativa do intervalo pós-morte usando conjuntos de dados maiores.
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Novos métodos melhoram GNNs para tipos de gráfico desafiadores.
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Um método pra lidar melhor com redes grandes em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a segurança do ranking para uma experiência do usuário melhor.
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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar os sistemas de QA para o Alcorão e Ahadith.
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Um sistema cria registros médicos falsos enquanto garante a privacidade do paciente.
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O aprendizado federado enfrenta desafios de privacidade de dados em áreas sensíveis.
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Aprenda como o "machine unlearning" melhora a privacidade em modelos de aprendizado de máquina.
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DARDA melhora a capacidade dos modelos de deep learning de se adaptarem a condições de dados que mudam.
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Superando o viés de recência pra melhorar a experiência do usuário em sistemas de recomendação.
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Este artigo apresenta um método para melhorar a justiça em modelos de aprendizado de máquina com múltiplas saídas.
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Novos métodos agilizam a extração PICO de ensaios clínicos para uma pesquisa mais eficiente.
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Descubra como os KANs oferecem uma alternativa eficiente às redes neurais tradicionais.
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