Informática - Aprendizagem de máquinas

Analisando padrões de tráfego com dados agregados pra uma melhor gestão urbana.

Explore métodos para melhorar a eficiência e a segurança de redes neurais profundas.

Aprenda métodos eficazes para quantizar LLMs enquanto mantém a precisão e o desempenho.

Esse artigo fala sobre o papel das simulações na avaliação das habilidades de robôs.

Essa pesquisa melhora a detecção de anomalias usando pseudo anomalias geradas por ruído pra treinar o modelo melhor.

SuRGe melhora imagens de baixa resolução usando técnicas avançadas de GAN.

Explorando como a discordância na rotulagem de dados pode trazer insights valiosos.

Uma visão geral de como a causalidade é estudada nas ciências da Terra para abordar questões ambientais.

Um novo esquema pra melhorar as previsões de fluxo de tráfego em cidades em crescimento.

GNNs indutivos enfrentam ameaças de privacidade por causa de ataques de roubo de links.

Um método pra avaliar a confiança do usuário em IA, especialmente em ambientes de saúde.

Um novo método melhora a eficiência das redes neurais profundas por meio de otimização automática.

Descubra métodos para ajudar a IA a aprender continuamente sem esquecer o conhecimento do passado.

Novos métodos melhoram a precisão dos sistemas de recomendação pra oferecer uma experiência melhor pros usuários.

Apresentando o MemVP pra melhorar a eficiência em modelos de linguagem com visão.

Novo método melhora a extração de características para diagnosticar falhas em rolamentos em máquinas.

Esse artigo fala sobre aprendizado eficiente em sistemas dinâmicos em rede com várias camadas.

Apresentando minimização ciente de nitidez pra melhorar a construção de características na programação genética.

Esse artigo fala sobre o design de controladores de rede neural seguros para sistemas críticos.

Usando LLMs pra melhorar a adaptação em MLOps.

Um novo método que melhora a privacidade dos dados médicos e a colaboração entre instituições.

Esse artigo fala sobre a fusão de modelos base e aprendizado federado na saúde.

Esse método combina modelos de difusão e GANs pra gerar amostras de dados de alta qualidade de forma eficaz.

Novos algoritmos melhoram projetos de circuitos para cálculos mais rápidos.

A pesquisa foca em melhorar a qualidade do streaming de vídeo através de uma gestão inteligente dos recursos da rede.

Esse estudo explora o papel do Aprendizado Federado em Respostas a Perguntas Visuais de Documentos.

Este estudo investiga a eficiência de memória em grandes modelos de linguagem através da decomposição de baixa classificação.

VSGD combina métodos tradicionais com modelagem probabilística pra otimizar melhor o deep learning.

Este estudo apresenta um novo método para gerenciar o transporte urbano de forma eficiente.

Um novo framework pra aprendizado por reforço eficiente em ambientes complexos.

Explorando os benefícios e desafios das embeddings de variáveis compartilhadas em machine learning.

Um novo sistema para transcrição de piano em tempo real, leve e precisa.

Esse estudo analisa LLMs pra prever riscos de doenças cardíacas na saúde.

Aprenda a diferenciar entre cogumelos seguros e venenosos pra saúde e segurança.

Uma visão geral de estratégias para aprendizado contínuo em inteligência artificial.

Apresentando o CLAMP, um novo método para melhorar o aprendizado contínuo em várias áreas.

Combinar o SmoothQuant com o GPTQ melhora a eficiência e o desempenho de modelos de linguagem grandes.

Explorando o impacto do PETScML na aprendizagem de máquina científica por meio de métodos de segunda ordem.

Redes Neurais melhoram a precisão das previsões usando informações de séries temporais relacionadas.

RoTHP melhora as previsões em modelagem de eventos por meio da codificação de posição rotativa.