Um método pra identificar falhas em motores elétricos através da análise de som e redes neurais bayesianas.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSA geração de dados sintéticos pode transformar ensaios clínicos garantindo a privacidade dos pacientes e melhorando a disponibilidade dos dados.
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Pesquisas mostram como informações falsas afetam a confiabilidade e precisão dos modelos de linguagem.
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Uma nova ferramenta melhora a eficiência no processamento de prontuários eletrônicos de saúde pra um atendimento melhor pro paciente.
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Um novo framework melhora a detecção de informações falsas nas redes sociais.
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Uma nova abordagem permite que os modelos aprendam continuamente com dados novos.
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Essa pesquisa foca em treinar o ControlNet enquanto protege os dados dos usuários entre dispositivos.
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O Thresholding Duro Iterativo Probabilístico melhora a precisão do modelo simplificando a seleção de recursos.
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Explorando preocupações sobre privacidade ao ajustar modelos de difusão com dados pessoais.
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Explorando a interação entre deep learning e teoria da informação através de modelos de difusão.
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Esta pesquisa explora como o grau topológico avalia a eficácia dos VAEs em capturar a estrutura dos dados.
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Um novo modelo melhora a detecção de planetas parecidos com a Terra usando curvas de luz do PLATO.
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Uma nova maneira de modelar dados usando linguagem natural pra uma interpretação melhor.
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Técnicas de aprendizado de máquina estão melhorando simulações de sistemas de spin quântico usando Operadores Neurais de Fourier.
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Um novo método pra melhorar a tomada de decisão em sistemas em mudança usando previsões.
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Combinar métodos baseados em dados com conhecimento de especialistas melhora a precisão da estimativa espacial.
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Um novo esquema busca melhorar a geração de imagens usando feedback humano.
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Novas redes neurais melhoram a análise de relações de dados complexas e direcionadas.
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Usando aprendizado de máquina pra melhorar previsões de cintilação GNSS.
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O pipeline SIG gera conjuntos de dados equilibrados pra avaliar sistemas de reconhecimento facial de forma ética.
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Apresentando o SAL e o LBN pra monitoramento de saúde confiável.
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Aprenda como transfer learning melhora os resultados de machine learning com dados limitados.
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Aproveitando a IA pra melhorar a eficácia de honeypots contra ameaças cibernéticas.
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Um novo método ajuda robôs a aprender tarefas de forma mais eficiente usando modelos de linguagem.
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Modelagem multi-fidelidade otimiza a precisão da simulação enquanto reduz os custos computacionais.
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Um novo método pra simplificar dados de alta dimensão sem precisar de conhecimento prévio.
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Esse artigo analisa como a prevalência molda o aprendizado não supervisionado e a classificação em diagnósticos.
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Esse artigo analisa como o contexto afeta a eficiência da leitura.
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Uma olhada na abordagem Generalized Naive Bayes e seu impacto na classificação de dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar a análise de tráfego de rede através de modelos baseados em grafo.
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Um novo modelo junta reconhecimento de fala e reconhecimento de entidades pra ter resultados melhores.
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Novo método melhora a detecção da Doença de Parkinson através da análise da fala com tecnologia avançada.
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HetSheaf melhora a representação de dados em grafos heterogêneos pra um desempenho melhor do modelo.
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Essa pesquisa simplifica o aprendizado de grafos acíclicos direcionados a partir de dados usando otimização convexa.
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Um método estruturado pra avaliar a segurança e a eficácia da IA.
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Novos métodos usando vídeos normais melhoram a qualidade da modelagem 3D de rostos.
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Este estudo destaca a eficácia dos modelos fundamentais em melhorar a segmentação de imagens médicas.
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Explora como a combinação de fatorações de tensores e representações de circuitos melhora a modelagem de dados.
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Nova abordagem melhora a isolação de voz em configurações de áudio misto usando tokens discretos.
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Novos métodos ajudam a entender como os modelos reagem a mudanças nos dados.
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