Informática - Aprendizagem de máquinas

Modelos de Linguagem Grande melhoram a eficiência na avaliação de respostas médicas.

Uma nova abordagem pra melhorar o treinamento de modelos de recuperação usando redes corretoras.

Analisando como a regularização de entropia melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.

Aprenda como dividir tarefas ajuda os robôs a treinarem de forma eficiente.

O aprendizado de espaço de estado melhora a análise de séries temporais com mais precisão e flexibilidade.

FC-KAN melhora a análise de imagem com combinações inteligentes de funções.

Uma nova abordagem para aumentar a estabilidade em problemas de otimização bilevel.

Um novo modelo melhora a previsão de compostos prejudiciais no desenvolvimento de medicamentos.

Esse artigo fala sobre como detectar outliers em dados de séries temporais usando machine learning.

Este estudo desenvolve um modelo confiável para prever a mortalidade em pacientes com insuficiência cardíaca em UTI.

Um novo método melhora os ajustes de tamanho de passo em tarefas de otimização.

Novos modelos melhoram o desempenho em tarefas de classificação de dados usando conceitos do sono.

Este estudo melhora a confiabilidade das previsões de chuva usando técnicas avançadas de aprendizado profundo.

Um jeito de simplificar a escolha de modelos de regressão em meio à incerteza.

Pesquisas estão explorando o uso de RL pra melhorar a precisão na modelagem climática.

Novo método melhora a imagem DCE-MRI em estágios avançados para um diagnóstico melhor de câncer de mama.

Este estudo analisa como os modelos de IA aprendem a partir dos dados do modelo Ising.

Uma nova abordagem melhora a modelagem da estrutura atômica para a ciência dos materiais.

Um novo método melhora a localização de instalações pra um acesso urbano melhor.

Pesquisadores combinam aprendizado de máquina e otimização bayesiana pra melhorar o arranjo da estrutura atômica.

Descubra como o método Deep Limit Model-free melhora as previsões e a gestão da incerteza.

Melhorando a cibersegurança com detecção de anomalias mais eficaz usando GNNs.

Um novo modelo oferece processamento de linguagem eficiente em termos de energia para dispositivos pequenos.

Um novo método melhora a precisão e a eficiência na combinação de dados de sensores.

Pesquisas mostram como os neurônios em modelos de fala reconhecem características-chave do som.

Uma nova ferramenta ajuda os usuários a entender modelos de árvore complexos.

O GraphEx ajuda vendedores a encontrarem palavras-chave mais relevantes pra melhores vendas.

Os planejadores centrais podem aumentar a eficiência geral em sistemas multiagente com subsídios eficazes.

Este estudo analisa como a autoatenção afeta o reconhecimento de fala em turco e inglês.

Um novo modelo simplifica a produção de áudio eliminando automaticamente os sons da respiração.

Uma visão geral dos métodos CTDE em aprendizado por reforço multiagente.

Um novo framework melhora a representação de campos neurais em malhas triangulares.

Um novo método pra avaliar a incerteza nas saídas de modelos de linguagem pra mais confiabilidade.

Um novo método enfrenta o desafio de detectar imprecisões em textos gerados por IA.

SDOoop melhora a análise de dados em tempo real ao detectar anomalias sutis de forma eficaz.

Explorando a eficiência e a adaptabilidade de modelos de linguagem através de um design modular.

A LITE oferece um modelo eficiente em recursos para Classificação de Séries Temporais com alta precisão.

Uma nova plataforma de ranking personaliza as compras online pra melhorar a experiência dos clientes.

Método inovador combina aprendizado de máquina e física para resolver equações diferenciais.

SNNAX simplifica e acelera a simulação de Redes Neurais Spiking para os pesquisadores.