O RepairBench define padrões pra comparar modelos de IA na correção de bugs de software.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSA-FedPD alinha as atualizações do modelo pra reduzir a instabilidade do treinamento no aprendizado federado.
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Um novo método para selecionar modelos estatísticos busca simplicidade e maior precisão.
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Explorando o impacto do aprendizado federado na privacidade de dados médicos e nas estratégias de proteção.
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Novo conjunto de dados melhora as previsões para eventos climáticos extremos.
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Um conjunto de dados completo para análise de tráfego de rede e detecção de anomalias.
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Esse artigo fala sobre como o aprendizado composicional melhora o desempenho do modelo em várias tarefas.
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Um novo método melhora a eficiência do modelo enquanto diminui o tamanho.
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Um novo método melhora a precisão das previsões de redes neurais.
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Um estudo sobre o uso de imagens para classificação e previsão de trajetórias.
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O ARLBench facilita a sintonia de hiperparâmetros para aprendizado por reforço com ferramentas de benchmark eficientes.
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Novos métodos melhoram a geração de problemas SAT insatisfatórios para treinar melhor o aprendizado de máquina.
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Um projeto que tá desenvolvendo conjuntos de dados de fala e texto pra línguas com poucos recursos.
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O TensorSocket melhora a eficiência do treinamento em deep learning através do carregamento de dados compartilhados.
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Cottention oferece uma alternativa que economiza memória em relação aos métodos tradicionais de atenção em aprendizado de máquina.
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A PASPO traz uma nova abordagem para desafios de alocação complexos em várias áreas.
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Um novo método melhora a velocidade e a eficiência das recomendações para catálogos grandes.
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A estrutura GLAFF melhora a precisão das previsões ao usar timestamps de forma eficaz e lidar com anomalias nos dados.
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Analisando o uso de energia dos modelos de IA em aprendizagem contínua para a sustentabilidade.
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Esse artigo apresenta uma abordagem inovadora de aprendizado não supervisionado inspirada na cognição humana.
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As cidades precisam adaptar os sistemas de transporte pra lidar com o aumento das enchentes por causa das mudanças climáticas.
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Um novo método simplifica a seleção de características em simulações moleculares usando redes neurais gráficas.
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Esse guia analisa métodos para prever preços de ações na Índia usando vários modelos.
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Este artigo explora como o aprendizado de máquina pode otimizar chatbots de atendimento ao cliente.
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Nova ferramenta ODiMO melhora o desempenho de DNN em hardware de borda.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho de modelos de deep learning em meio ao barulho.
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Uma olhada em como a informação mútua molda relações de dados em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a privacidade na compartilhamento de dados para previsões de cidades inteligentes.
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Uma nova abordagem pra melhorar o reconhecimento de atividades humanas usando contextos de dados diversos.
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Um novo método melhora a eficiência do ajuste de modelos usando métricas de relação sinal-ruído.
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Novo método melhora a integração do som virtual em ambientes de AR.
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Novos avanços em bancos de dados de idiomas melhoram os estudos comparativos entre as línguas do mundo.
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TAKFL otimiza o compartilhamento de conhecimento no aprendizado federado para as diferentes capacidades dos dispositivos.
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Explore os conceitos essenciais da física molecular e suas aplicações práticas.
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Esse novo método facilita a geração de imagens em modelos de IA, melhorando a eficiência e a velocidade.
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Um novo método melhora o alinhamento de dados, especialmente com conjuntos de dados ruidosos.
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Métodos inovadores para aprendizado por reforço sem conhecimento prévio do estado.
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Um novo framework melhora a qualidade dos datasets de vídeo-linguagem através de refinamento iterativo.
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Um novo modelo pra melhorar as previsões em sistemas complexos usando dados do passado.
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Novos métodos visam melhorar a eficiência em simulações de dinâmica quântica.
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