Dois novos conjuntos de dados melhoram a pesquisa sobre operações de perfuração e segurança.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSUm jeito de melhorar o desempenho do modelo, mesmo com rótulos de dados errados.
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Esse artigo explora o smooth boosting e suas vantagens no treinamento de modelos.
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Um método novo pra adaptar dados de séries temporais sem precisar de informações da fonte.
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Aprenda como as GNNs melhoram as previsões de Vida Útil Remanescente para equipamentos industriais.
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O DuoGNN melhora a análise de grafos separando as interações dos nós pra um desempenho melhor.
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Combinar prompts globais e locais melhora os modelos de aprendizado federado sem abrir mão da privacidade dos dados.
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Um novo método melhora a eficiência do classificador Naive Bayes ao estimar os pesos das variáveis.
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Um novo modelo oferece uma visão das tendências de trabalho enquanto protege dados sensíveis.
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Avaliando modelos de reconhecimento de fala para sessões de diagnóstico de autismo.
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O Aprendizado por Reforço adapta estratégias pra melhorar a tomada de decisões financeiras.
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Um novo modelo melhora a análise de conjuntos de dados longitudinais com várias covariáveis.
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Novos algoritmos melhoram a eficiência na detecção de objetos otimizando os processos de NMS.
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Uma nova abordagem pra treinar modelos de IA enquanto cumpre os padrões de segurança.
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A pesquisa usa aprendizado de máquina pra prever regiões ativas do sol e melhorar a segurança.
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Uma abordagem nova pra melhorar a detecção de anomalias baseada em logs usando modelos transformer.
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Este artigo fala sobre como melhorar os sistemas de recomendação de notícias sem deixar de lado os valores do jornalismo.
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Pesquisas exploram a combinação de dados de EEG para melhorar a interação cérebro-computador.
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POMONAG melhora a busca por arquitetura com foco em múltiplos objetivos pra uma eficiência melhor.
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Otimizando DNNs com quantização em potências de dois para dispositivos com recursos limitados.
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AUCSeg melhora a segmentação ao lidar com o desbalanceamento de classes no processamento de imagens.
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Um novo conjunto de dados melhora a detecção de anomalias para uma manutenção mais segura de linhas de energia.
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Um novo método melhora o controle de robôs com pernas e braços.
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Uma olhada nos desafios e soluções do aprendizado federado em manter a privacidade dos dados e a precisão do modelo.
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Um novo método melhora as previsões ao lidar com dependências de canal ao longo do tempo.
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Um novo modelo melhora a maneira como os cientistas estudam as interações e funções das proteínas.
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Saiba como Regiões Sem Anomalias melhoram a eficiência na detecção de anomalias em conjuntos de dados.
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Um guia pra entender como a IA financeira impacta a negociação e o investimento.
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Um novo método ajuda robôs a detectar situações de risco durante as tarefas para operações mais seguras.
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Novo modelo consegue transcrever fala mais rápido sem perder precisão.
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Descubra como o RNA-GPT tá revolucionando a pesquisa sobre RNA e suas funções.
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Aprenda como redes neurais imitam conceitos de programação para fazer previsões eficazes.
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Métodos de aprendizado de máquina melhoram o controle de qualidade para defeitos na impressão de garrafas de vidro.
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Essa pesquisa propõe métodos de avaliação melhores pra modelos de previsão de links em grafos de conhecimento.
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A DCAST oferece um novo método pra lidar com questões de justiça em modelos de ML.
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Como a IA melhora o rastreamento de pães devolvidos nas padarias para um uso melhor dos recursos.
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Este artigo fala sobre redes neurais que misturam de forma eficaz aproximação e generalização.
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Estratégias inovadoras melhoram a detecção de eventos raros em sistemas de aprendizado federado.
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Aprenda como redes neurais melhoram a precisão da integração de Monte Carlo usando variáveis de controle.
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FLeNS melhora o aprendizado federado ao equilibrar a velocidade de aprendizado e a eficiência da comunicação.
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