Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo modelo combina dados de áudio e texto pra melhorar a precisão do reconhecimento de fala.

Um novo método para melhorar a gestão de recursos em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a agrupamento eliminando os centróides e incorporando várias visões dos dados.

Uma nova abordagem melhora os testes KSD pra detectar diferenças sutis nas distribuições.

Uma nova abordagem para processar dados longos aumenta a eficiência nos modelos de IA.

Explorando o potencial e métodos das Redes de Fluxo Generativas na amostragem.

A pesquisa melhora a detecção de ignição para combustíveis sólidos usando imagem e aprendizado de máquina.

Examinando k-anonimato e dados sintéticos pra privacidade e uso de energia na IA.

Novos modelos de IA melhoram as previsões do comportamento das ondas sísmicas em ambientes geológicos complexos.

Este artigo analisa a eficácia das explicações geradas por IA para os usuários.

Explorando abordagens híbridas pra melhorar a resolução de problemas na navegação de labirintos usando computação quântica.

Uma nova estrutura tem como objetivo reduzir o viés no ML da saúde para resultados justos.

GS-VIN melhora a precisão da busca por caminhos em ambientes complexos usando redes neurais.

Analisando como links intra-camada podem melhorar a representação de redes neurais.

Uma nova rede leve melhora a reconstrução de dados em sensoriamento comprimido.

Explorando os desafios de fairness em machine learning e a necessidade de abordagens interseccionais.

Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões de séries temporais para várias aplicações.

Esse artigo fala sobre maneiras de acelerar os cálculos em Processos Gaussianos aditivos.

Uma nova abordagem baseada em dados pra prever a profundidade de desgaste em pavimentos asfálticos.

Um método pra melhorar a eficiência no treinamento de modelos de linguagem através da seleção de dados.

HAHE melhora a precisão da previsão de links em gráficos de conhecimento hiperarrelacionais complexos.

Saiba como os STGNNs melhoram a previsão de séries temporais em diversas áreas.

Explorando os benefícios das redes RePU na estimativa estatística e regressão.

Um novo método enfrenta o problema de arranque a frio em sistemas de recomendação.

Este estudo explora técnicas de deep learning para prever crises epilépticas.

Apresentando uma ferramenta que melhora tarefas relacionadas a matrizes na análise de dados.

Um método pra agrupar séries temporais com base na precisão preditiva.

Melhorando modelos pequenos para perguntas médicas com técnicas inovadoras e métodos de dados.

Uma nova abordagem usa tecnologia deepfake pra identificar ênfase na linguagem falada.

Novos métodos de treinamento melhoram o desempenho do ASR e reduzem a latência.

Um novo sistema melhora a precisão dos modelos de ML em dispositivos móveis sem supervisão constante.

A IA ajuda as escolas a identificar rapidamente ameaças potenciais à segurança dos alunos.

Um sistema criado pra recuperação rápida de máquinas usando técnicas de aprendizado por reforço.

O Text2Cohort torna os dados sobre câncer mais acessíveis para os pesquisadores através de consultas em linguagem natural.

Um novo sistema melhora o reconhecimento de gestos manuais usando tecnologia de baixo consumo.

O RHINO melhora a precisão na detecção de objetos para itens rotacionados em imagens aéreas.

Explorando como técnicas inspiradas em quântica ajudam na geração e avaliação de moléculas.

Um olhar sobre estratégias eficazes para sistemas multiagente, focando no dropout de agentes.

Entenda como o "machine unlearning" protege as informações pessoais em modelos de ML.

Explorando novos algoritmos quânticos pra sequenciamento de DNA eficiente e bioinformática.