Uma nova abordagem melhora o aprendizado de máquina ao integrar grupos de Lie em métodos bayesianos.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
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Um olhar sobre como partículas ativas encontram seu caminho em ambientes complexos.
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O framework CeFlow melhora explicações contrafactuais com rapidez e consistência.
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Um método pra melhorar as estimativas das propriedades dos tecidos usando aprendizado de máquina em RM quantitiva.
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Um novo método melhora a eficiência na tomada de decisões entre múltiplos agentes.
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Um jeito de garantir previsões justas sem perder a precisão em várias aplicações.
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Usando splines quânticos pra melhorar funções de ativação na IA.
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Uma nova maneira de identificar comportamentos estranhos em interações de rede.
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Um estudo sobre como usar aprendizado fraco supervisionado pra identificar defeitos de forma eficiente.
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Novas métricas não diagonais melhoram a inferência bayesiana para redes neurais.
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Explore métodos para estimar erros de generalização em modelos de aprendizado de máquina.
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Um estudo sobre como melhorar a modelagem de tópicos usando destilação de conhecimento e distância de Wasserstein.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões em redes neurais profundas.
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GeoAI mistura geografia e IA pra analisar dados espaciais de forma ética e sustentável.
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Um novo sistema ensina robôs a manusear objetos macios com habilidade parecida com a humana.
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A PADME permite análise de dados segura enquanto respeita as regras de privacidade nas ciências sociais.
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Um conjunto de dados completo com dois milhões de receitas categorizadas para pesquisa e aplicação culinária.
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Uma nova abordagem pra identificar desinformação sobre a COVID-19 analisando emoções em tweets.
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Esse estudo apresenta um sistema que melhora o raciocínio lógico através de um planejamento explícito em modelos de linguagem.
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Analisando o impacto do viés nas tecnologias de monitoramento da saúde.
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Um olhar sobre as práticas de justiça em aprendizado de máquina e seu impacto na sociedade.
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Um novo método melhora a estimativa de umidade durante a secagem do meio filtrante.
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Proteger os dados dos pacientes enquanto usa machine learning em aplicativos de saúde.
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Uma nova abordagem melhora a recuperação de imagem com dados limitados.
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Esse estudo analisa as falhas em imagens geradas por GAN e a eficácia dos classificadores.
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Um jeito melhor de criar dados de treino em Controle Preditivo de Modelo.
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Uma olhada em métodos não supervisionados para detectar mudanças ambientais.
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Uma nova abordagem pra estimar a precisão de modelos de machine learning em dados não vistos.
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Um novo método melhora a capacidade do INR de recuperar dados faltando em imagens.
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A pesquisa melhora a recuperação de sinal usando redes de desdobramento profundo baseadas em ADMM com esparsidade de análise.
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Esse estudo fala sobre os desafios dos modelos de visão em ambientes desconhecidos.
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Este artigo analisa a robustez dos vetorizadores de texto em lidar com mudanças de entrada.
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Um método pra avaliar modelos de deep learning sem dados rotulados.
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Aprenda como a aprendizagem auto-supervisionada potencia modelos com dados não rotulados.
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Um método mais simples pra ajudar as máquinas a reconhecerem emoções humanas através do texto.
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Explorando as limitações da d-separação em métodos de descoberta causal.
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Pesquisadores melhoram imagens 3D usando novas técnicas pra consistência e realismo.
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Métodos inovadores em VLC melhoram a comunicação sem fio em áreas cheias.
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Um novo método melhora a forma como os robôs aprendem com as ações humanas.
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