Informática - Aprendizagem de máquinas

PatWay-Net combina aprendizado de máquina com previsões claras para os resultados dos pacientes.

O aprendizado profundo melhora as ressonâncias magnéticas, aumentando a velocidade e a qualidade das imagens pra um diagnóstico melhor.

Novas abordagens melhoram os métodos de tomada de decisão, reduzindo a dependência do conhecimento prévio e melhorando a exploração.

Um novo método melhora a clareza e o desempenho das previsões de GNN.

A atenção entre camadas reduz a necessidade de memória enquanto mantém o desempenho do modelo no processamento de linguagem.

Pesquisadores avaliam o papel da IA na análise de dados astronômicos e suas implicações.

Este estudo analisa como os criadores reagem quando suas obras são usadas para treinamento de IA.

EchoAlign modifica as características dos dados pra alinhar com rótulos barulhentos, melhorando o desempenho de machine learning.

Explorando o impacto e as técnicas por trás das interfaces cérebro-computador para melhorar a comunicação.

Os pesquisadores usam aprendizado de máquina pra identificar possíveis exoplanetas e anãs marrons.

Combinar conhecimento de física com modelos baseados em dados melhora o desempenho da modelagem generativa.

Um novo framework melhora a comparação de candidatos na recuperação de dados.

Um novo método melhora a inferência causal ao integrar gráficos causais no aprendizado de máquina.

O SOBER melhora a eficiência em encontrar parâmetros ótimos para modelos complexos.

Um novo método melhora a detecção de dados incomuns em modelos de machine learning.

Um novo método melhora a otimização em problemas caros e de alta dimensão.

Uma estrutura que melhora o aprendizado por reforço ao incorporar restrições essenciais.

Um novo método melhora a identificação de circuitos dentro de grandes modelos de linguagem.

Um olhar sobre como as práticas de contratação impactam os trabalhadores e a economia.

O GNN-Diff melhora a eficiência e o desempenho do treinamento de GNN otimizando os hiperparâmetros.

EAM mostra uma boa gestão de memória pra dados visuais complexos.

O framework CDC-MMPG melhora a personalização e a eficiência da IA para dispositivos inteligentes.

O modelo FAITH melhora as previsões ao separar tendências e padrões sazonais em dados de séries temporais.

A pesquisa melhora a interpretação de ECG enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.

Robôs aprendem tarefas rápido a partir de demonstrações de humanos usando novas técnicas.

Um olhar sobre a confiabilidade e as vulnerabilidades dos PUFs em dispositivos IoT.

Um novo método melhora a detecção de outliers e reduz o tempo de treinamento.

Novos métodos melhoram as previsões do tempo usando técnicas de assimilação de dados.

A IA tá reformulando a indústria com eficiência, controle de qualidade e manutenção preditiva.

Um novo método melhora o controle da glicose no sangue para diabetes tipo 1 usando IA.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado federado e evita o esquecimento em modelos de IA.

Examinando como o aprendizado social pode fazer a inteligência artificial avançar em direção a habilidades parecidas com as humanas.

Um novo método melhora a precisão na modelagem de sistemas não lineares ao lidar com incertezas.

Explore como o DETAIL melhora a compreensão da aprendizagem em contexto em modelos de linguagem.

Apresentando uma nova forma de aprender sobre áreas geográficas e suas conexões.

O AutoLINC automatiza o design de função de perda pra lidar melhor com o desbalanceamento de classes em machine learning.

Um guia sobre a importância das características e seu papel nas previsões do modelo.

Abordando problemas de aumento de dados pra melhorar o desempenho em Transformers de Visão.

Descubra como o Q-learning Exclusivamente Penalizado melhora o aprendizado e o desempenho do RL offline.

Um estudo revela como as redes de transporte e a demografia influenciam as partes de modos de viagem nas cidades.