Informática - Aprendizagem de máquinas

Usando redes neurais pra resolver de boa equações diferenciais parciais complexas.

Os sistemas de IA estão cada vez mais se alinhando na forma como representam dados.

A pesquisa propõe métodos para uma melhor estimativa de gradiente na computação quântica.

Um método pra modelar e controlar sistemas não lineares de forma eficiente usando técnicas de aprendizado ativo.

Novos métodos de aprendizado profundo melhoram as previsões de estrutura cristalina para a ciência dos materiais.

Novos métodos melhoram a precisão das previsões e a medição de incerteza na análise de dados.

A pesquisa explora o comportamento das respingos pra melhorar a qualidade da manufatura aditiva.

Um método novo enfrenta problemas de reconhecimento de cauda longa em aprendizado de máquina com um manuseio de dados melhorado.

Esse estudo propõe um novo método pra detectar pontos de mudança em conjuntos de dados complexos.

Um novo protocolo melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado descentralizado.

Um guia sobre métricas para avaliar modelos de geração de movimento humano.

Esse artigo fala sobre métodos de seleção pós-hoc pra melhorar o desempenho do modelo.

Um novo método pra obter leituras de pressão arterial precisas usando sinais de PPG sem mangueiras.

Um novo método melhora o gerenciamento de intenções em demandas de rede que estão mudando sem precisar de re-treinamento.

Uma olhada nos riscos dos Ataques de Inferência de Membros na privacidade dos dados.

Explore os funcionamentos e aplicações dos modelos de difusão na geração de dados.

Um novo método acelera o treinamento de modelos complexos.

Métodos inovadores para contar subgrafos usando kernels de grafos para várias aplicações.

Um método para transferir dados de forma eficaz e controlada entre domínios diferentes.

Um novo método melhora a análise de dados altos usando simulações.

O CACTUS junta LLMs e quimioinformática pra ajudar na descoberta de medicamentos e análise molecular.

Investigando modelos de deep learning pra analisar dados de MEG e melhorar a compreensão dos sinais cerebrais.

Melhorando a tomada de decisão ao integrar risco no aprendizado por reforço.

Um olhar sobre como Modelos Esparsos melhoram a eficiência do Aprendizado Federado.

Explora como as escolhas de design influenciam a atenção do usuário em interfaces gráficas usando modelos de saliência visual.

Um novo método melhora a eficiência do treinamento de RNN usando mudanças aleatórias e decorrelação de entradas.

Analisando técnicas e obstáculos na criação de imagens de street view a partir de imagens de satélite.

Um método pra melhorar a confiabilidade do modelo de regressão diante de ataques.

Esse estudo avalia métodos de aprendizagem profunda pra marcar tumores de câncer em exames médicos.

Novos métodos melhoram a detecção de dados desconhecidos em machine learning.

Apresentando um método pra otimizar objetivos conflitantes de forma eficiente.

Usando a decomposição Tucker pra melhorar a eficiência e a acessibilidade na imagem médica.

Um novo método melhora a confiabilidade dos GCNs contra mudanças adversariais.

O Aprendizado do Conjunto Pareto com Consciência Geométrica melhora a eficiência na resolução de problemas multi-objetivos.

Analisando os riscos e oportunidades da tecnologia de IA generativa de código aberto.

Pesquisas mostram que robôs conseguem aprender melhor combinando dados de áudio e visuais.

Aprenda como a privacidade diferencial pode melhorar a segurança dos dados na regressão LLS.

Um método pra reduzir a complexidade dos dados enquanto melhora a precisão do modelo.

A Xiwu oferece soluções eficazes para pesquisadores em física de altas energias.

O TSLANet oferece uma solução nova pra analisar dados de séries temporais com mais precisão.