Minimizando o arrependimento em sistemas de controle influenciados por eventos aleatórios.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSEsse framework traz clareza sobre definições e processos em IA explicável.
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Analisando como as diferentes opiniões sobre rotulação de linguagem impactam a compreensão.
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Uma ferramenta melhora a extração de informações médicas de conversas.
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Entendendo o D-SVM e seu papel no aprendizado de máquina distribuído.
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Este artigo fala sobre como melhorar Processos Gaussianos usando redes neurais e características induzidas esféricas.
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MUDiff combina dados 2D e 3D pra um design molecular melhor.
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Analisando como modelos de deep learning podem gerar saídas inesperadas com pequenas mudanças nos inputs.
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Um novo método para selecionar características melhora a precisão do modelo em ambientes de dados em mudança.
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Pesquisas mostram que é complicado acompanhar a pressão arterial com tecnologia vestível.
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O novo algoritmo triFastSTMF melhora a análise de dados por meio da tri-fatoração em semirros tropicais.
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Um novo método para ataques furtivos de backdoor em redes neurais profundas.
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Um novo método melhora o rastreamento de conhecimento ao revelar relações de habilidades.
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Um novo método melhora a eficiência do ajuste de hiperparâmetros para modelos de deep learning.
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Um novo modelo combina dados de áudio e texto pra melhorar a precisão do reconhecimento de fala.
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Um novo método para melhorar a gestão de recursos em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a agrupamento eliminando os centróides e incorporando várias visões dos dados.
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Uma nova abordagem melhora os testes KSD pra detectar diferenças sutis nas distribuições.
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Uma nova abordagem para processar dados longos aumenta a eficiência nos modelos de IA.
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Explorando o potencial e métodos das Redes de Fluxo Generativas na amostragem.
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A pesquisa melhora a detecção de ignição para combustíveis sólidos usando imagem e aprendizado de máquina.
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Examinando k-anonimato e dados sintéticos pra privacidade e uso de energia na IA.
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Novos modelos de IA melhoram as previsões do comportamento das ondas sísmicas em ambientes geológicos complexos.
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Este artigo analisa a eficácia das explicações geradas por IA para os usuários.
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Explorando abordagens híbridas pra melhorar a resolução de problemas na navegação de labirintos usando computação quântica.
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Uma nova estrutura tem como objetivo reduzir o viés no ML da saúde para resultados justos.
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GS-VIN melhora a precisão da busca por caminhos em ambientes complexos usando redes neurais.
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Analisando como links intra-camada podem melhorar a representação de redes neurais.
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Uma nova rede leve melhora a reconstrução de dados em sensoriamento comprimido.
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Explorando os desafios de fairness em machine learning e a necessidade de abordagens interseccionais.
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Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões de séries temporais para várias aplicações.
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Esse artigo fala sobre maneiras de acelerar os cálculos em Processos Gaussianos aditivos.
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Uma nova abordagem baseada em dados pra prever a profundidade de desgaste em pavimentos asfálticos.
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Um método pra melhorar a eficiência no treinamento de modelos de linguagem através da seleção de dados.
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HAHE melhora a precisão da previsão de links em gráficos de conhecimento hiperarrelacionais complexos.
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Saiba como os STGNNs melhoram a previsão de séries temporais em diversas áreas.
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Explorando os benefícios das redes RePU na estimativa estatística e regressão.
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Um novo método enfrenta o problema de arranque a frio em sistemas de recomendação.
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Este estudo explora técnicas de deep learning para prever crises epilépticas.
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Apresentando uma ferramenta que melhora tarefas relacionadas a matrizes na análise de dados.
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