Informática - Aprendizagem de máquinas

Um olhar sobre a importância e os métodos de estimar a profundidade do lençol freático.

Este estudo avalia métodos de aprendizado de máquina pra medir com precisão os níveis de pobreza.

Uma nova ferramenta de IA melhora a descoberta de medicamentos ao gerar moléculas melhores mais rápido.

Apresentando uma nova abordagem para aprendizado por reforço offline pra tomar decisões melhores.

Um novo método melhora a segurança no aprendizado por reforço através da gestão de riscos.

As Redes Kolmogorov-Arnold oferecem soluções inovadoras para análise de dados e aprendizado.

DeepHGNN melhora a precisão de previsões hierárquicas usando redes neurais gráficas.

Um novo modelo melhora as previsões de energia, reduzindo os custos nos mercados de eletricidade.

Analisando os preconceitos em modelos de linguagem em relação a diferentes fatores demográficos.

Novo método melhora a compreensão dos resultados de autoencoders em dinâmica de fluidos.

Método de IA melhora previsões de dose de radioterapia ao estimar incertezas.

Examinando como rótulos em distribuição afetam a detecção fora de distribuição em aprendizado de máquina.

Este estudo melhora a segurança do aprendizado de máquina quântico contra ataques adversariais através de canais de ruído e métodos de privacidade.

Um novo método pra aumentar a eficiência do algoritmo Push-Relabel usando fluxo previsto.

Um novo método pra melhorar modelos preditivos usando dados incertos.

Uma olhada no raciocínio formal em transformadores só de codificadores e suas implicações.

Um sistema inovador junta notícias e avaliações cognitivas para idosos.

Uma nova abordagem melhora a diversidade dos prompts para modelos de linguagem mais seguros.

Explorando como os transformers lidam com várias tarefas de raciocínio em grafos de forma eficaz.

Os VLMs têm dificuldade com classificação de imagens, mas uma melhor integração de dados pode melhorar suas capacidades.

Explorando o papel do gradiente descendente na otimização estocástica e suas implicações para o tamanho da amostra.

Um novo modelo simplifica a criação de imagens e vídeos com IA, melhorando a velocidade e a qualidade.

Explorando métodos de treinamento eficientes para grandes modelos de machine learning.

Um desafio tem o objetivo de melhorar a delimitação de tumores em exames de cérebro pra um planejamento de tratamento mais eficaz.

Explorando novos métodos para criar estruturas em aprendizado de máquina.

Técnicas pra melhorar a eficácia do modelo de linguagem em várias línguas.

Um novo método melhora a precisão dos modelos em ciência dos materiais através da integração de IA.

Um método pra reduzir o tamanho de modelos de linguagem grandes sem perder a performance.

Explorando como as relações entre conceitos podem aumentar a transparência dos sistemas de IA.

Novo framework melhora o planejamento de viagens para grandes modelos de linguagem.

Uma nova abordagem ajuda os robôs a conectar dados visuais com ações.

A AnyFit oferece provadores virtuais realistas com suas características e tecnologia inovadoras.

Os TSRMs oferecem uma nova maneira de analisar dados de séries temporais de forma eficaz.

O BraTS Challenge tá quebrando barreiras na segmentação automatizada de meningiomas usando deep learning.

Um novo padrão para avaliar a justiça em métodos de aprendizado de representação.

Analisando os perigos dos modelos de linguagem quantizados e seu possível uso indevido.

Entender e minimizar alucinações em IA pra um desempenho mais confiável.

Apresentando o MAGE: uma abordagem inovadora pra explicar Redes Neurais Gráficas na química.

Analisando como o LoRA afeta a retenção de conhecimento em modelos pré-treinados durante o aprendizado contínuo.

Fatores chave que influenciam as emissões de CO2 em países desenvolvidos ao longo de 25 anos.