Informática - Aprendizagem de máquinas

Este estudo desenvolve algoritmos pra aumentar a resistência de sistemas distribuídos a dispositivos com defeito.

Um novo método combina aprendizado profundo e algoritmos genéticos pra fazer inferência bayesiana mais rápido.

Descubra os métodos e aplicações chave da detecção de anomalias em estruturas de dados que mudam.

Novos métodos melhoram as previsões de fluxo de água pra uma gestão eficiente dos recursos hídricos.

Um novo framework usa Máquinas de Recompensa pra melhorar o desempenho de RL em situações de incerteza.

Este estudo analisa como os atributos de explicação afetam a tomada de decisão humana com IA.

Uma nova abordagem melhora a classificação de dados de EEG e ECG.

Novas técnicas melhoram a qualidade e o treinamento para imagens 3D.

Apresentando a distância Robust Partial Wasserstein pra melhorar a comparação de dados.

Este estudo avalia modelos de deep learning na resolução de equações complexas de forma eficiente.

O CLIP manda bem em lidar com desequilíbrio de dados em tarefas visuais e de linguagem.

Mamba-2 combina SSMs e Transformers pra melhorar a eficiência nas tarefas de linguagem.

Esse trabalho propõe novos métodos pra avaliar a fragmentação da informação em aprendizado de máquina.

Passos chave para simplificar o processo de envio do seu artigo.

Apresentando a Média Dinâmica Federada pra melhorar a comunicação no aprendizado profundo distribuído.

Uma nova abordagem usando redes neurais pra gerenciar espaços de escala gaussiana de forma eficiente.

Analisando as contribuições e vulnerabilidades dos clientes em sistemas de aprendizado federado.

Melhorando a qualidade das amostras em machine learning com métodos inovadores.

Uma olhada nas técnicas melhoradas para medir carbono nas florestas dos EUA.

Aprenda como o FeNNol melhora simulações de dinâmica molecular usando aprendizado de máquina.

Pesquisa sobre como otimizar modelos de deep learning com técnicas de esparsidade e quantização.

Usando sensoriamento remoto pra melhorar a estimativa de biomassa florestal na China.

O flow matching oferece um jeito novo de gerar amostras de dados de forma eficiente.

Analisando como a qualidade do conjunto de calibração afeta o desempenho do LLM depois da quantização.

Novo método melhora a confiabilidade das previsões ao lidar com a incerteza em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora os modelos de linguagem ao aprender com dados em tempo real.

Os agentes melhoram as previsões juntos, respeitando a privacidade e as limitações.

Modelos de linguagem de desruído melhoram a correção de erros em sistemas de reconhecimento de fala usando dados sintéticos.

Um método para aprendizado de máquina colaborativo mantendo os dados privados.

Um novo método melhora a precisão da geração de imagens a partir de prompts de texto.

Novos métodos para colaboração que preserva a privacidade em aprendizado federado vertical.

Uma olhada em vários modelos de IA e suas eficácias em processar dados.

Esse artigo apresenta um método pra melhorar o tratamento de dados ausentes.

Explorando controle federado em aprendizado por reforço pra agentes trabalharem juntos de forma segura.

Um novo método melhora a extração de relações em documentos longos.

Novos métodos em controle ótimo estocástico para espaços de dimensão infinita mostram potencial na modelagem generativa.

Esquecer ajuda a aprender tanto em humanos quanto em modelos de máquina, melhorando a adaptabilidade e o desempenho.

Novos métodos melhoram os resultados dos modelos de linguagem, mantendo as regras gramaticais.

Descubra como a tecnologia GPS muda a análise de desempenho das equipes.

Novo método destaca as diferenças na dificuldade dos cursos entre os grupos de estudantes.