Um modelo flexível melhora a detecção de estresse usando smartwatches pra cuidar melhor dos pacientes.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSALPS facilita o design de superfícies fotônicas usando aprendizado de máquina.
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Melhorando sistemas de reconhecimento de fala para línguas com dados online limitados.
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Apresentando o DiscoGP, um novo jeito de entender melhor os modelos de linguagem.
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Pl@ntNet ajuda a galera a identificar plantas com a ajuda da IA e a participação da comunidade.
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Analisando modelos de IA para uma classificação eficaz de logs de software em redes de telecom.
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Explorando novas maneiras de melhorar a estimativa de incerteza em redes neurais bayesianas.
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Novas métricas oferecem uma melhor avaliação do desempenho de modelos generativos em aprendizado de máquina.
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Novas técnicas de deep learning melhoram o monitoramento da saúde estrutural e a detecção precoce de danos.
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Um método novo que junta análises de notícias com previsões de preços de ações.
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Um novo método pra melhorar a amostragem em aprendizado de máquina com mais privacidade.
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Um novo método melhora a precisão dos intervalos de previsão pra decisões mais confiáveis.
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Uma nova abordagem mostra como as redes do cérebro reagem durante as tarefas.
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Um novo método melhora a clareza das imagens em imagens biomédicas através de refinamento iterativo.
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O MSfusion permite que dispositivos com poucos recursos treinem grandes modelos de forma colaborativa.
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Analisando métodos pra analisar jatos de colisões de partículas de alta energia.
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Uma visão geral das complexidades em rotular documentos legais e suas implicações.
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A ISQuant oferece uma nova abordagem para quantização visando um deployment de modelo mais eficiente.
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Aprenda como a ponderação de importância melhora a performance do modelo em meio a mudanças de covariáveis.
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Novo método melhora o desempenho do modelo em dados não vistos.
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Uma nova abordagem de treinamento melhora a segurança e a adaptabilidade dos robôs na realização de tarefas.
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Descubra como a quantização dinâmica adaptativa melhora os modelos VQ-VAE para uma representação de dados mais maneira.
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Explora as vantagens e aplicações da Adaptação de Baixo Rango em modelos de IA.
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Esse estudo explora como os transformers aprendem com processos de Markov através da inicialização e do fluxo do gradiente.
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Criar sistemas que promovam a sinceridade entre os usuários em várias interações digitais.
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Analisando interações entre agentes em ambientes de tomada de decisão.
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Este estudo melhora o aprendizado por transferência otimizando as taxas de aprendizado para cada camada.
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HEML melhora a classificação de imagens ao focar em segmentos importantes para explicações melhores.
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Descubra métodos eficientes para identificar as melhores opções em situações de tomada de decisão.
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Uma nova abordagem que combina aprendizado por reforço e otimização bayesiana pra uma tomada de decisão melhor.
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Esse método melhora o treinamento de agentes usando menos dados de especialista através de exploração e assinaturas de caminho.
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O Efeito Rashomon revela vários modelos eficazes em aprendizado de máquina.
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ARMT melhora a memória da IA e o processamento de sequências longas.
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Uma nova forma de analisar redes de deslocamento sob condições de estresse.
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Um método novo de desfoque de imagem melhora a qualidade sem precisar de muitos dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar a tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Explorando algoritmos de Cobertura Submodular Justa para tomadas de decisão justas em aprendizado de máquina.
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Avaliar quantização e poda pra otimizar modelos de DRL com recursos limitados.
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Explorando como as redes neurais usam seus pesos aprendidos de forma eficaz.
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Este estudo analisa métodos de marca d'água para texto gerado por máquinas e a eficácia deles contra ataques de remoção.
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