Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método melhora a estimativa de profundidade através de uma melhor integração de dados.

Explorando o papel do aprendizado auto-supervisionado em melhorar as técnicas de detecção de anomalias.

Um novo método melhora a gestão de portfólios de ações usando técnicas modernas de análise de dados.

Esse estudo explora técnicas de OOD pra melhorar sistemas de detecção de intrusão na rede.

Usando modelos generativos baseados em pontuação pra melhorar técnicas de restauração de imagem.

Um novo método melhora o aprendizado contínuo mantendo o conhecimento anterior.

O CAMS melhora o rastreamento de meteoros usando IA avançada e engajamento do público.

A DLSIA facilita a análise de imagens para cientistas usando técnicas de aprendizado de máquina.

HRGCN melhora a detecção de anomalias em sistemas complexos sem dados rotulados.

Aprendizado de máquina e dados de satélite ajudam a prever as mudanças futuras no nível do mar.

Um novo framework enfrenta os desafios de equidade em aprendizado de máquina com amostras de dados limitadas.

Um novo modelo melhora a reconstrução da distribuição de orientação de fibras com menos imagens.

A pesquisa usa machine learning pra prever as temperaturas críticas de supercondutores de forma eficiente.

Este estudo melhora as previsões climáticas usando técnicas avançadas de deep learning.

Um método pra estimar como as medidas de probabilidade se relacionam e se adaptam usando regularização.

Um novo método usa aprendizado por reforço pra otimizar a gestão dos semáforos.

FETSGAN melhora a criação de dados sintéticos de séries temporais pra várias aplicações.

Uma estrutura pra identificar matrizes esparsas usando dados limitados.

Pesquisas mostram que modelos transformer conseguem prever GCD com precisão com o treinamento certo.

Explorando como recursos adaptativos melhoram o desempenho de redes neurais durante o treinamento.

Um novo framework melhora a tomada de decisões em sistemas de armazenamento de energia usando aprendizado por reforço profundo.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em situações de incerteza com feedback estruturado.

Uma nova abordagem de otimização usando geometria riemanniana pra ter resultados melhores.

Novas técnicas melhoram a análise facial mesmo com obstruções.

Analisando vulnerabilidades na gestão de energia e o impacto das ameaças cibernéticas.

ExGNAS melhora a eficiência e clareza no design de redes neurais gráficas.

Uma olhada nas últimas técnicas de retrosíntese e seu impacto na descoberta de medicamentos.

R-LPIPS melhora a avaliação de similaridade de imagens em relação a exemplos adversariais.

Uma nova abordagem melhora as sugestões de pedidos de comida usando dados do comportamento do usuário.

O treinamento melhora o uso eficaz da IA na tomada de decisões em vários setores.

MDTD detecta gatilhos de Trojan em vários tipos de dados pra proteger DNNs.

Este estudo explora modelos SSL para classificar imagens de sonar subaquáticas.

Esse artigo aborda os principais aspectos e desafios do AutoML em aplicações práticas.

Um novo método melhora as estimativas em aprendizado de quantificação, superando as técnicas tradicionais.

Uma nova abordagem melhora a precisão na classificação do carcinoma espinocelular cutâneo.

Um método que melhora o aprendizado semi-supervisionado ao distinguir dados conhecidos e desconhecidos.

Uma olhada mais de perto na regressão softmax-ReLU e seu impacto em modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a eficiência no treinamento de operadores neurais usando precisão mista.

Analisando preocupações com dados ocultos em modelos de machine learning e suas implicações de segurança.

Esse método melhora a modelagem de sistemas naturais ajustando dinamicamente os parâmetros de penalidade.