Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo framework melhora a eficiência da gestão de tarefas de deep learning em diferentes hardwares.

F-CON melhora a percepção da forma dos robôs para tarefas de empacotamento eficientes.

MetaCAM melhora a clareza em modelos de aprendizado profundo através de explicações visuais aprimoradas.

Um novo modelo protege os movimentos dos usuários enquanto garante a utilidade dos dados.

Um novo método mostra como diferentes motoristas se comportam na estrada.

Explorando tendências dinâmicas na funcionalidade e design de redes neurais.

Uma nova abordagem pra melhorar a classificação de tráfego criptografado usando análise a nível de byte.

O Patch-CNN simplifica a imagem do cérebro com menos imagens pra resultados precisos.

Essa pesquisa explora métodos de auto-treino pra melhorar a detecção de discurso de ódio nas redes sociais.

Novo sistema melhora a clareza da fala em vídeos silenciosos através de um processamento aprimorado.

Abordando os vieses dos conjuntos de dados para promover resultados justos na imagem médica.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de ferramentas em vídeos cirúrgicos para resultados melhores.

Um método pra processar e agrupar dados de simulação pra ter modelos de predição melhores.

Um novo modelo melhora os dados de treino para segmentação semântica em aplicações de IA.

Previsões eficazes a partir de simulações limitadas para interações explosivas de jatos complexos.

Um método novo combina aprendizado de máquina com mecânica clássica pra analisar sistemas físicos.

Os avanços em DNNs buscam melhorar a eficiência dos dispositivos IoT.

Novas abordagens usando FPGAs melhoram o processamento de dados para eventos de colisão de partículas.

Um novo método equilibra a robustez do modelo e a generalização contra entradas complicadas.

O MRQ permite uma adaptação eficiente de modelos de deep learning para diferentes dispositivos.

Este estudo analisa como os modelos aéreos se adaptam às mudanças nas condições climáticas.

Analisando como mudanças nos dados influenciam o desempenho dos algoritmos e os resultados sociais.

Novos métodos melhoram a velocidade de treinamento e a precisão das GNNs usando quantização.

Novo teste de hipótese melhora a compreensão das Redes Bayesianas e suas complexidades.

FGNNs melhoram o aprendizado de relacionamentos complexos em dados de grafo.

A PeRP oferece uma orientação sob medida pra melhorar a eficiência na direção e reduzir o trânsito nas cidades.

Este artigo explora padrões de ativação em ANNs para diferenciar estilos de aprendizagem.

Novo agendador melhora a eficiência ao considerar os padrões de comunicação dos trabalhos.

Descubra como as PINNs integram física e dados pra resolver equações.

Estudo revela reconhecimento de atividades humanas eficientes em termos de energia usando redes neurais espinhosas em dispositivos vestíveis.

Essa pesquisa explora a evolução de redes dinâmicas usando motivos e papéis de nós.

Este artigo examina os tópicos populares atuais na pesquisa em ciência da computação.

Pesquisadores analisam dados de diabetes pra melhorar o cuidado e as estratégias de tratamento dos pacientes.

Um olhar sobre os métodos e benefícios da computação hiperdimensional.

Novos métodos melhoram a detecção por MRI de bloqueios no fundo de saco posterior relacionados à endometriose.

O GACN combina GCL e GAN pra melhorar o aprendizado de representação de grafos.

Esse artigo destaca novos métodos pra esclarecer os resultados de clustering espectral em documentos de texto.

Esse artigo fala sobre métodos de autoavaliação pra melhorar a precisão dos modelos de linguagem.

Este estudo fortalece a robustez do aprendizado profundo através da seleção dinâmica de modelos.

Um novo framework pra garantir justiça nos sistemas de IA enquanto estão em operação.