Um novo conjunto de dados melhora a síntese de fala ao capturar a expressão emocional sem depender de texto.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo conjunto de dados melhora a síntese de fala ao capturar a expressão emocional sem depender de texto.
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Esse estudo analisa métodos avançados pra prever a lotação em emergências e melhorar o atendimento ao paciente.
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O RMAggNet melhora os classificadores corrigindo erros e rejeitando entradas incertas.
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Analisando problemas em detectar pedestres pra melhorar a segurança nas ruas pra veículos autônomos.
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Saiba como os PUFs melhoram a segurança da informação com respostas únicas.
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Novos modelos melhoram como as máquinas lembram e generalizam dados.
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PIBI-Nets simplificam a resolução de PDEs usando dados de contorno, melhorando a eficiência e a precisão.
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Uma nova abordagem de gerenciamento de memória melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem.
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Uma olhada em como as Florestas Aleatórias estimam a precisão das previsões para uma melhor classificação de dados.
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CGRAs e Morpher oferecem soluções eficientes para tarefas de aprendizado de máquina em dispositivos inteligentes.
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Esse artigo fala sobre maneiras de proteger os dados dos usuários em sistemas de recomendação.
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Um novo método garante explicações confiáveis para as decisões de agentes de DRL.
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Apresentando o POCON, um novo método para aprendizado contínuo não supervisionado.
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Apresentando um novo método para previsões precisas em regressão multimodal.
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Um novo método pra entender os picos de preço nos mercados de eletricidade impulsionados por energia renovável.
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Estudar transições de fase quântica revela comportamentos complexos em sistemas com interações de longo alcance.
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Um novo modelo tem como objetivo avaliar de forma justa o viés político na cobertura jornalística.
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Uma estrutura pra detectar anomalias em logs analisando as relações entre eventos.
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O treinamento adversarial melhora a resistência dos modelos de machine learning à manipulação de entradas.
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O MagiCapture simplifica a criação de retratos de alta qualidade com poucas imagens.
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Um novo método melhora a justiça e a precisão do modelo sem precisar de muitos dados de grupo.
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Uma nova estrutura prevê o crescimento de trincas por fadiga em estruturas de engenharia pra aumentar a segurança.
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Analisando métodos de aprendizado pra um gameplay eficaz em ambientes incertos.
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Esse modelo melhora como os neurônios se adaptam às mudanças nas informações sensoriais.
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O Racing-CVGP melhora a eficiência da regressão simbólica na descoberta de equações matemáticas.
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Este artigo explica como as CNNs aprendem características de imagens usando AGOP.
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Um método robusto de regressão quantílica melhora as previsões em tarefas de imagem médica.
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O Phoneme Hallucinator transforma a conversão de voz com dados limitados pra saídas mais claras.
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O COBRA melhora a análise de sobrevivência com uma seleção de variáveis e integração de modelos mais eficiente.
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Este artigo apresenta uma visão geométrica dos modelos de linguagem transformer.
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Um jeito de lidar com preocupações de privacidade e justiça em aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a identificação de tecidos em lâminas de biópsia ao remover artefatos.
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Um método novo que usa TEEs pra proteger modelos de aprendizado de máquina em aprendizado federado.
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Aprender com Drift melhora o desempenho do modelo em aprendizado federado com dados diversos.
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Usando aprendizado de máquina pra melhorar a patologia digital e ter um diagnóstico de doenças mais preciso.
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Esse artigo explora como as técnicas de aprendizado profundo melhoram a previsão de eventos climáticos extremos.
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Avaliando a eficiência em algoritmos MARL através de métodos de comunicação e treinamento.
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Técnicas quânticas podem melhorar a eficiência e o desempenho do agrupamento k-means.
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