Um estudo sobre a eficácia do deep learning para prever demanda de eletricidade.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSEssa pesquisa melhora a previsão de viés político em artigos de notícias.
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Novas descobertas mostram que os alunos conseguem aprender de forma eficaz com professores iniciantes aleatórios.
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Um estudo que avalia a explicabilidade do ConvNet no diagnóstico dermatológico usando o DermXDB.
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O SPINDLE transforma texto em holandês em formatos estruturados pra facilitar a compreensão dos computadores.
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Um estudo sobre estratégias de tomada de decisão em cenários não estacionários.
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Um método novo melhora a capacidade dos modelos de aprendizado de máquina de se adaptar a novos dados.
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NNIPs melhoram as previsões de interações atômicas em ciência dos materiais e química.
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Um novo método melhora a detecção de exsudatos duros em imagens de retinopatia diabética.
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Pesquisas mostram como gráficos científicos podem vazar informações sensíveis de modelos de ML.
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Modelos eficientes melhoram as previsões de trânsito, energia e meio ambiente.
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Novo conjunto de dados melhora a detecção de imagens falsas e aprimora a autenticidade digital.
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Este artigo analisa como o aprendizado de máquina pode melhorar o desempenho da rede para veículos.
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Usando modelos pré-treinados pra melhorar métodos de análise de séries temporais.
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Pesquisas destacam novos métodos pra detectar AFib usando dados cardíacos fáceis de conseguir.
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Um novo método melhora a adaptabilidade dos agentes através de estratégias de políticas diversas em situações complexas.
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Um novo modelo avalia a capacidade dos classificadores de imagem em detectar classes desconhecidas.
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Um método novo melhora a estimativa das propriedades elétricas na ressonância magnética pra diagnósticos melhores.
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Este artigo analisa como os modelos de deep learning estimam a incerteza nas previsões.
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Melhorias no ARHMM ajudam a analisar dados de séries temporais complexas.
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FTM melhora a compreensão de gráficos temporais pra uma análise de dados mais afiada.
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Um novo método melhora a estimativa em relações causais com suposições menos restritivas.
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A adaptação de domínio sem fonte ajuda modelos a se adaptarem usando apenas dados do alvo.
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Uma nova estrutura melhora a integração de modelos de linguagem e grafos de conhecimento.
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Explorando o papel dos DONNs em várias aplicações científicas.
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Analisando a conexão entre redes neurais artificiais e as respostas do cérebro biológico.
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Técnicas pra agrupar itens parecidos com precisão na análise de dados.
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Uma nova técnica pra visualizar redes profundas e como elas tomam decisões.
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Previsões precisas da demanda por recursos melhoram a eficiência e a sustentabilidade do serviço em nuvem.
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O esquecimento exemplo melhora a confiabilidade do aprendizado profundo na análise sísmica.
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FairAC aborda atributos ausentes e injustiça na aprendizagem baseada em grafos.
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Pesquisas mostram um método novo pra entender a generalização em redes neurais.
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DeepOHeat prevê o fluxo de calor em chips 3D de forma rápida e precisa.
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Um novo método permite que os usuários criem classificadores de imagem personalizados de forma fácil.
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Esse artigo fala sobre as dificuldades no aprendizado por reforço, focando na aproximação de função linear e nas limitações computacionais.
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Um novo método melhora a detecção de anomalias em sistemas integrados.
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Explorando o fenômeno dos neurônios dormentes e seu impacto no desempenho do aprendizado por reforço.
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Aprenda como os métodos de atribuição de características influenciam as previsões e a tomada de decisões do modelo.
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Combinando modelos tradicionais com deep learning pra previsões de volatilidade melhores.
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Um novo método melhora o controle na criação de avatares digitais.
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