AUGUR facilita a busca por lugares ideais para a ligação molecular usando técnicas avançadas.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSEste estudo melhora a eficiência do aprendizado federado usando servidores de borda pra uma melhor gestão de recursos.
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Aprimorando a precisão das medições de energia em experimentos de física de partículas.
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Um modelo pra avaliar a qualidade da segmentação sem referências de verdade.
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Novas técnicas podem melhorar o tratamento do câncer com um monitoramento melhor da dose de radiação.
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Uma nova abordagem ajuda os satélites a reduzir o uso da bateria e aumentar a vida útil.
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Este artigo examina MLPs e KANs em ambientes com pouca informação.
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A HealthQ avalia a capacidade da IA de fazer perguntas no cuidado ao paciente.
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Um olhar sobre como as CNNs aprendem características de imagem e suas semelhanças universais.
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Um novo método oferece estimativas rápidas de desempenho para ajustar modelos de linguagem.
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Analisando a superparametrização em RMLR e direções futuras de pesquisa.
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Uma olhada profunda nas opiniões dos pesquisadores sobre o uso de modelos de linguagem em estudos qualitativos.
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A STVNN oferece uma solução firme pra analisar dados complexos ao longo do tempo.
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MAST melhora a eficiência no treinamento de vários agentes de IA por meio de métodos esparsos.
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Aprenda como modelos de machine learning podem melhorar ao enfrentar dados novos e que nunca foram vistos.
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Explorando maneiras de melhorar modelos multimodais na hora de entender perguntas visuais.
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Novos métodos melhoram o reconhecimento de fala para línguas de baixo recurso sem texto.
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Um novo framework melhora a eficiência do aprendizado em aprendizado contínuo online.
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As funções Zorro dão uma ajudinha pra melhorar o desempenho das redes neurais.
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Uma estrutura que usa MLP e SVM identifica malware Android de forma eficaz.
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Um método pra lidar de forma eficiente com desafios complexos de mínimos quadrados.
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Uma olhada em como os modelos o1 planejam ações e seu desempenho em várias tarefas.
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Esse artigo analisa como o tempo de treinamento afeta as taxas de aprendizado em LLMs.
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Um novo método pra melhorar a resistência do Aprendizado Federado contra ataques de dados.
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Analisando a importância das interações proteína-ligante nas previsões de modelos.
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Uma nova estrutura melhora a geração de dados a partir de várias fontes usando modelos baseados em energia.
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O SATA melhora a robustez e a eficiência dos Transformers de Visão para tarefas de classificação de imagens.
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Apresentando o aprendizado contra corrente como uma alternativa natural aos métodos tradicionais de treinamento.
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Um novo método ajuda robôs a aprenderem a trabalhar em equipe com o apoio humano.
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Esse método melhora a confiabilidade das pontuações de confiança dos modelos de linguagem.
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Entendendo as complicações de provar o uso de dados no treinamento de IA.
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Um novo método ajuda robôs a aprender tarefas usando vídeos de humanos na internet, reduzindo as necessidades de treinamento.
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Esse estudo explora métodos eficazes para gerar dados sintéticos para treinamento de modelos de linguagem.
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Uma nova ferramenta melhora as previsões de rendimento de reações químicas usando IA.
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Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões em análise de séries temporais.
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Analisando os efeitos dos métodos de poda no desempenho e na interpretabilidade do GoogLeNet.
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Dois novos conjuntos de dados melhoram a pesquisa sobre operações de perfuração e segurança.
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Um jeito de melhorar o desempenho do modelo, mesmo com rótulos de dados errados.
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Esse artigo explora o smooth boosting e suas vantagens no treinamento de modelos.
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Um método novo pra adaptar dados de séries temporais sem precisar de informações da fonte.
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