HRGCN melhora a detecção de anomalias em sistemas complexos sem dados rotulados.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSAprendizado de máquina e dados de satélite ajudam a prever as mudanças futuras no nível do mar.
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Um novo framework enfrenta os desafios de equidade em aprendizado de máquina com amostras de dados limitadas.
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Um novo modelo melhora a reconstrução da distribuição de orientação de fibras com menos imagens.
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A pesquisa usa machine learning pra prever as temperaturas críticas de supercondutores de forma eficiente.
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Este estudo melhora as previsões climáticas usando técnicas avançadas de deep learning.
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Um método pra estimar como as medidas de probabilidade se relacionam e se adaptam usando regularização.
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Um novo método usa aprendizado por reforço pra otimizar a gestão dos semáforos.
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FETSGAN melhora a criação de dados sintéticos de séries temporais pra várias aplicações.
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Uma estrutura pra identificar matrizes esparsas usando dados limitados.
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Pesquisas mostram que modelos transformer conseguem prever GCD com precisão com o treinamento certo.
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Explorando como recursos adaptativos melhoram o desempenho de redes neurais durante o treinamento.
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Um novo framework melhora a tomada de decisões em sistemas de armazenamento de energia usando aprendizado por reforço profundo.
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Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em situações de incerteza com feedback estruturado.
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Uma nova abordagem de otimização usando geometria riemanniana pra ter resultados melhores.
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Novas técnicas melhoram a análise facial mesmo com obstruções.
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Analisando vulnerabilidades na gestão de energia e o impacto das ameaças cibernéticas.
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ExGNAS melhora a eficiência e clareza no design de redes neurais gráficas.
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Uma olhada nas últimas técnicas de retrosíntese e seu impacto na descoberta de medicamentos.
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R-LPIPS melhora a avaliação de similaridade de imagens em relação a exemplos adversariais.
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Uma nova abordagem melhora as sugestões de pedidos de comida usando dados do comportamento do usuário.
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O treinamento melhora o uso eficaz da IA na tomada de decisões em vários setores.
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MDTD detecta gatilhos de Trojan em vários tipos de dados pra proteger DNNs.
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Este estudo explora modelos SSL para classificar imagens de sonar subaquáticas.
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Esse artigo aborda os principais aspectos e desafios do AutoML em aplicações práticas.
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Um novo método melhora as estimativas em aprendizado de quantificação, superando as técnicas tradicionais.
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Uma nova abordagem melhora a precisão na classificação do carcinoma espinocelular cutâneo.
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Um método que melhora o aprendizado semi-supervisionado ao distinguir dados conhecidos e desconhecidos.
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Uma olhada mais de perto na regressão softmax-ReLU e seu impacto em modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram a eficiência no treinamento de operadores neurais usando precisão mista.
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Analisando preocupações com dados ocultos em modelos de machine learning e suas implicações de segurança.
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Esse método melhora a modelagem de sistemas naturais ajustando dinamicamente os parâmetros de penalidade.
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Esse estudo apresenta margens restritas pra melhorar as previsões de generalização em DNNs.
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Novos métodos melhoram as previsões de congestionamento e velocidade do tráfego.
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Explora como a quantidade de dados afeta o desempenho dos algoritmos de vizinhos mais próximos.
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Um novo método melhora o desempenho em dados desbalanceados em aprendizado de máquina.
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Um conjunto de dados liga emoções a músicas MIDI analisando as letras das canções.
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Uma nova abordagem personaliza o treinamento de modelos enquanto protege a privacidade dos dados.
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Um novo método ajuda robôs a aprender imitando a atenção humana.
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Uma nova estrutura acompanha os movimentos de pombos em tempo real usando várias câmeras.
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