Este artigo fala sobre novos métodos para melhorar ferramentas de correção de erro gramatical em turco.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUm olhar sobre algoritmos quânticos e seu impacto nas previsões de dados.
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Um estudo comparando modelos generativos e métodos tradicionais na amostragem de dados.
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Um novo método melhora a precisão na segmentação de imagens de ultrassom através de Mapas de Confiança.
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Analisar as relações de causa e efeito é fundamental para previsões precisas de consumo de energia no design de edifícios.
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Novos métodos de IA melhoram o treinamento de combate aéreo com tomadas de decisão hierárquicas.
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O fluxo RC simplifica a análise de sistemas moleculares complexos usando coordenadas de reação chave.
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Uma nova abordagem melhora modelos de deep learning para uso eficiente em tecnologia vestível.
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Pesquisa sobre previsão do tempo de treinamento para modelos de aprendizado de máquina usando FPTC.
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Este artigo examina as dificuldades em reverter modelos generativos em IA.
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Esse estudo explora novas maneiras de avaliar aplicações de blockchain usando aprendizado de máquina.
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A Languini Kitchen apoia pesquisadores em modelagem de linguagem com comparações justas e conjuntos de dados melhores.
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Explorando a necessidade de segurança e confiança nos sistemas de IA.
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Pesquisadores estão melhorando as formas de estudar as conexões do cérebro pra aprimorar os métodos de tratamento.
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RHALE melhora a medição do efeito das características na IA, abordando limitações chave dos métodos atuais.
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Uma olhada em métodos randomizados para aproximar a profundidade de Tukey em dados complexos.
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Aprendizado de máquina melhora a busca por novos materiais, aumentando as previsões de estabilidade.
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As regras TT misturam modelos tradicionais e deep learning pra ter insights melhores na saúde.
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Uma nova abordagem pra identificar pontos de dados incomuns em várias áreas.
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Redes neurais hiperbólicas melhoram a representação de estruturas em árvore na ciência de dados.
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Um novo método melhora a detecção de bugs usando dados de gameplay não rotulados.
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Esse estudo destaca abordagens programáticas pra melhorar a eficiência na resolução de problemas de matemática.
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Um jeito de melhorar as previsões do modelo usando múltiplos núcleos ao mesmo tempo.
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Este artigo fala sobre como conceitos causais melhoram a capacidade da IA de se generalizar para novos dados.
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O PROPLACE aumenta a confiabilidade das explicações contrafactuais em machine learning.
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Um novo sistema converte dados de EEG pra melhorar as previsões usando modelos já treinados.
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Explorando estratégias pra melhorar o aprendizado ativo usando rótulos ricos e incerteza.
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Um novo método para avaliar a precisão factual em resumos longos foi apresentado.
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Este estudo analisa como usar redes neurais pra recuperar sinais a partir de observações barulhentas.
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Um novo método pra garantir justiça em vários atributos sensíveis nos algoritmos.
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Pesquisadores usam técnicas de IA pra prever funções de proteínas a partir de sequências de aminoácidos.
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Um novo método melhora a localização dos centros de logística para entregas eficientes em Lahore.
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Apresentando o SPICED, um conjunto de dados pra analisar artigos de notícias parecidos sobre vários assuntos.
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Novo método melhora modelos Transformer reduzindo o uso de computação e memória.
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DJINN gera cenários de tráfego realistas para testar carros autônomos.
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Explore o papel dos Grafos de Conhecimento e embeddings em aplicações modernas de dados.
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Um olhar sobre como as opiniões de especialistas podem guiar a tomada de decisões.
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Uma olhada em como provar desigualdades e estimar erros em modelos matemáticos.
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Nossos novos métodos reduzem o uso de memória em aprendizado de máquina sem perder precisão.
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Mistura suave melhora o aprendizado profundo ao combinar modelos de forma eficiente e eficaz.
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