Informática - Aprendizagem de máquinas

Novos modelos melhoram as previsões para a vida útil de máquinas usando aprendizado profundo.

Analisando como as máquinas podem aprender a combinar conceitos conhecidos de forma eficaz.

Uma nova estrutura melhora a eficiência da colocação de adsorvatos de catalisador usando aprendizado de máquina.

Novos métodos revelam resiliência em circuitos de redes neurais contra manipulação.

Explorando como métodos baseados em dados melhoram a compreensão das respostas dos materiais.

DART melhora a tomada de decisão de agentes de aprendizado de máquina em ambientes de jogos.

Novos métodos melhoram o desempenho da tarefa principal usando dados auxiliares sem custos extras de computação.

Um novo método melhora a análise de dados GNSS pra um acompanhamento melhor dos eventos de deslizamento lento.

GNAN combina interpretabilidade e precisão para modelos de IA baseados em gráfico.

Este artigo analisa o viés de popularidade em sistemas de recomendação e como LLMs podem ajudar.

Um novo método de filtragem lida com outliers pra melhorar a precisão dos dados.

Um novo método oferece insights mais claros sobre as decisões dos modelos de deep learning.

Este estudo fala sobre as dificuldades de desaprender dados de modelos de machine learning.

Esse artigo analisa o papel da normalização em camadas na melhoria da classificação de redes neurais.

O DumpKV melhora a eficiência do armazenamento de dados reduzindo a amplificação de gravação.

Uma estrutura pra melhorar o aprendizado contínuo com dados em formato de grafo.

Este estudo analisa métodos de agrupamento de imagens em grandes conjuntos de dados, destacando as variações de desempenho.

Integrar o SysCaps na modelagem de energia simplifica a tomada de decisões e melhora as previsões.

Um novo sistema de imagem RF melhora o reconhecimento de objetos em ambientes desafiadores.

Novo método SAVA melhora a seleção de dados pra um desempenho melhor do modelo.

Novo método melhora o aprendizado federado enquanto protege a privacidade do usuário.

Aumentar as rodadas de comunicação reduz custos e melhora o desempenho do modelo no aprendizado federado.

Usando deep learning pra melhorar o monitoramento de emissão acústica de juntas parafusadas.

Este artigo apresenta uma abordagem para criar classificadores de IA que são fáceis de entender.

Este estudo explora métodos avançados para rotulagem de dados de forma eficiente usando técnicas de redes neurais.

Novo método melhora a estabilidade de GNN em diversas situações de dados.

Um novo método melhora o aconselhamento médico usando dados passados enquanto reduz riscos.

Apresentando um modelo inovador pra melhorar a precisão na estimativa de cardinalidade em consultas de banco de dados.

Uma estrutura que detecta anomalias em gráficos enquanto promove um tratamento justo.

Esse artigo analisa como redes ReLU aproximam funções de baixa regularidade.

Um novo método resolve o problema de "cold start" em sistemas de recomendação.

Novos métodos melhoram a simulação do movimento browniano e das equações diferenciais estocásticas.

As DSNNs processam informações como neurônios de verdade, elas oferecem uma eficiência melhor pra lidar com dados.

Explorando a importância da distância biharmônica pra entender a estrutura e a conectividade dos grafos.

Uma nova abordagem melhora as habilidades matemáticas dos modelos de linguagem com rapidez e precisão.

Analisando a superotimização em DAAs e seu impacto no desempenho do modelo.

Uma nova abordagem pra melhorar experiências específicas de usuário em modelos de linguagem.

Um método pra criar representações de texto claras usando perguntas de sim/não.

Um olhar sobre métodos de privacidade e como eles funcionam na hora de compartilhar dados.

Esse estudo analisa como os LLMs lidam com raciocínio em cenários abstratos e contextuais.