Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método melhora a precisão do modelo usando dados ruidosos em sistemas dinâmicos.

Novas estratégias melhoram a exploração em aprendizado por reforço hierárquico para tarefas complexas.

Este artigo revisa modelos que se adaptam a novas tarefas sem esquecer o que aprenderam antes.

Explorando a natureza das crenças em grandes modelos de linguagem.

Usando aprendizado de máquina pra prever falhas em jobs de computação de alto desempenho.

Uma nova estratégia pra gerenciar MAPs em redes 5G pra um serviço melhor.

EfficientBioAI ajuda pesquisadores a otimizar modelos de IA para bioimagem mais rápida e com uso eficiente de energia.

MMD-FUSE melhora testes de duas amostras com seleção de kernel e métodos adaptativos mais eficientes.

Um guia pra usar Programação Linear Inteira na tomada de decisões em IA.

Conheça o SN-Netv2, um modelo que melhora a eficiência em tarefas de visão computacional.

O LDMRes-Net oferece um jeito leve de segmentar imagens de retina com precisão.

Uma nova abordagem simplifica a modelagem CAD pra aumentar a eficiência do design.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em ambientes dinâmicos usando dados já existentes.

Investigando como os usuários ensinam efetivamente robôs através de interações contínuas.

Uma nova abordagem simplifica o agrupamento em grandes grafos.

Um método pra treinar robôs usando instruções em linguagem e imagens.

O Ticket-BERT melhora a rotulagem de tickets pra resolver incidentes mais rápido.

Como os insights do cérebro podem melhorar o aprendizado da inteligência artificial.

Este estudo explora como redes neurais abordam adição modular usando diferentes algoritmos.

Novos métodos melhoram a precisão na detecção de estresse vocal em curto prazo.

Uma nova abordagem para analisar dados não-gaussianos usando RFLVM.

Robôs estão melhorando em tarefas que envolvem raciocínio espacial em 3D e aprendendo com demonstrações.

CFG melhora o desempenho do modelo de linguagem focando nos comandos dos usuários.

Combinar aprendizado federado com privacidade diferencial melhora a classificação de imagens médicas e garante a segurança dos dados dos pacientes.

Um novo conjunto de dados com imagens de tomografia computadorizada experimentais de verdade para pesquisa em aprendizado de máquina.

Este artigo apresenta um método que melhora o treinamento do GFlowNet usando amostragem de Thompson.

Uma olhada em como os computadores estão mudando a composição musical.

A IA simplifica o processo de design de motores elétricos, beneficiando engenheiros e clientes.

Um novo método oferece uma precisão melhor pra mapear locais em uma Terra redonda.

Explorando como a amostragem aprimorada e o aprendizado de máquina melhoram as simulações de dinâmica molecular.

Usando IA pra guiar robôs pequenos na entrega precisa de remédios.

A imagem hiperespectral ajuda a verificar a autenticidade de documentos históricos e legais.

O Graphtester ajuda os pesquisadores a avaliarem o desempenho de Redes Neurais Gráficas em vários conjuntos de dados.

Uma nova abordagem melhora a detecção de conteúdo escrito por IA.

Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão da segmentação de imagens do cérebro.

Um framework que melhora o aprendizado federado gerenciando tarefas diversas entre os dispositivos.

Melhorias em modelos de difusão aumentam a velocidade e a precisão na criação de dados.

Uma nova técnica melhora a detecção de ataques de backdoor em modelos de aprendizado federado.

A explicabilidade na IA é super importante pra confiar em áreas críticas como saúde.

Novo modelo LinDiff melhora a velocidade e a qualidade da síntese de fala.