Informática - Aprendizagem de máquinas

Explorando a interseção entre feedback humano e sistemas multiagentes pra melhorar a colaboração.

Novos métodos combinam estimativa de densidade e deep learning pra detectar anomalias de forma eficaz.

Uma nova métrica sem referência melhora a avaliação de remoção de objetos na edição de imagens.

Uma nova maneira de transmitir dados de gráfico de forma eficaz, focando nas informações essenciais.

Aprendizado de máquina melhora previsões e monitoramento na fabricação de biofármacos.

Pesquisadores aprimoram modelos para prever crimes de forma mais precisa e ajudar a polícia.

Aprenda como processos gaussianos lidam com a incerteza de previsão em aprendizado de máquina.

A pesquisa tem como objetivo melhorar a segurança em rotatórias prevendo zonas de dilema.

O aprendizado de máquina melhora a gestão do fluxo de ar instável em vários sistemas.

Um novo método para previsões precisas em situações físicas que mudam usando aprendizado de máquina.

TRACE analisa as ações dos usuários pra melhorar a experiência de compras de viagens.

Um novo método melhora a análise de distribuições de pontos em várias áreas.

Este estudo apresenta um novo método para modelagem de fluxo de fluidos melhorada usando aprendizado de máquina.

Um novo sistema melhora a precisão nos displays digitais dos veículos.

Este estudo avalia quão bem os VLMs conseguem entender perspectivas visuais.

Uma nova estrutura melhora a eficiência de aprendizado em aprendizado por reforço visual.

Novos métodos melhoram como as ferramentas são escolhidas para modelos de linguagem.

Usando machine learning avançado pra melhorar a detecção de defeitos em esgoto de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a detecção de bugs em sistemas distribuídos usando técnicas de aprendizado por reforço.

Este artigo fala sobre a conexão entre RvNNs e Transformers através de CRvNN e NDR.

Um estudo sobre algoritmos de otimização confiáveis com métricas de desempenho comprovadas.

ERFSL simplifica a criação de funções de recompensa usando grandes modelos de linguagem.

Examinando os desafios de eficiência e latência dos modelos SMoE no processamento de linguagem.

Um novo modelo melhora o processamento de linguagem ao focar na representação da entrada.

Uma nova abordagem melhora os métodos de ator-crítico em aprendizado por reforço.

Novos métodos melhoram a eficiência no transporte de recursos com custos mais baixos.

RTUs melhoram a eficiência e a adaptabilidade em tarefas de aprendizado sequencial e controle.

FinePseudo melhora o reconhecimento de ações detalhadas usando menos exemplos rotulados.

Uma olhada em como os jogadores adaptam estratégias em cenários competitivos.

Uma nova abordagem melhora o alinhamento de vídeos em grandes conjuntos de dados.

Um novo método melhora a segurança do aprendizado federado combatendo ataques bizantinos de forma eficaz.

Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho de redes neurais usando técnicas de codificação de apagamento.

Uma nova abordagem pra encontrar EDOs usando técnicas de coleta ativa de dados.

Um método pra classificar dados de séries temporais complexos usando análise espectral.

Explorando técnicas de machine learning pra uma partição eficiente de design VLSI.

Identificando características únicas do código produzido pelo Claude 3 usando aprendizado de máquina.

O CHESS melhora a eficiência dos modelos de linguagem enquanto mantém o desempenho em dispositivos com recursos limitados.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo acompanhar as mudanças costeiras na Irlanda com precisão.

Analisar dados de séries temporais ajuda a tomar decisões melhores em várias áreas.

Este artigo analisa como a dimensão intrínseca influencia o desempenho de redes neurais em diferentes tipos de imagem.