Informática - Aprendizagem de máquinas

Novos métodos combinam redes neurais e técnicas de elementos finitos pra melhorar simulações de fluxo de fluidos.

Examinando o papel da causalidade de ordem superior na compreensão de sistemas complexos.

Um novo método melhora a seleção de nós para adaptação de domínio em grafos.

Um método novo pra controlar pêndulos duplos mostra melhorias significativas em estabilidade e adaptabilidade.

XSub explora IA explicável pra aumentar ataques adversariais, gerando preocupações de segurança.

Um novo método melhora a criação de relatórios de ECG e a resposta a perguntas usando aprendizado de máquina.

Um novo modelo melhora as previsões ao lidar com a incerteza nos dados.

Um olhar sobre os microbiomas e sua importância na saúde através da metagenômica.

Um estudo sobre a eficácia dos Modelos de Fundação na análise de dados de satélite.

Explore amostragem adaptativa pra uma performance melhor de redes neurais com dados simétricos.

O MCLRec melhora a precisão das sugestões reconhecendo vários interesses dos usuários.

Uma nova abordagem para processamento de sinais usando dicionários ortogonais estruturados.

Um novo modelo melhora a interpretação de características geológicas em dados sísmicos.

Explorando o papel da computação quântica em melhorar a detecção de anomalias em sistemas ciber-físicos.

Novos métodos usam fotos únicas para uma análise de turbulência eficaz.

Um novo framework melhora as representações de átomos, aprimorando as previsões na ciência dos materiais.

Analisando como as empresas relatam os riscos cibernéticos e seus efeitos no desempenho financeiro.

AAGCN melhora a forma como as GNNs aprendem com estruturas de dados complexas.

Explorando métodos pra lidar com barulho de rótulo em Árvores de Decisão Boosted por Gradiente.

Um novo método ajuda na seleção de algoritmos para classificação de séries temporais, enquanto preserva a privacidade dos dados.

Um novo framework melhora as estratégias de cupons para vendedores em marketplaces online.

Um novo método prevê o desempenho de DNN em diferentes hardwares de forma rápida e precisa.

Novos métodos melhoram a geração e otimização de sequências de RNA, impactando a regulação gênica.

Um novo método melhora o alinhamento de modelos de linguagem grandes com a entrada humana.

Esse artigo examina fatores chave na qualidade dos dados de preferência pra melhorar o treinamento do modelo de recompensa.

Um novo método ajuda modelos a se adaptarem a dados do mundo real inesperados.

Este artigo examina o viés em sistemas TTI e o papel das embeddings.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão com múltiplas recompensas no aprendizado por reforço.

Este artigo avalia o sentimento e o significado nas legendas de imagens.

Um novo framework melhora o controle de qualidade de PCBs através de métodos automáticos de detecção de defeitos.

AGDC combina aprendizado por reforço e auto-feedback pra estimar vazamentos de gás melhor.

DFMLU facilita a criação de modelos de machine learning, deixando tudo mais tranquilo para os desenvolvedores.

Novos métodos melhoram a precisão dos dados na produção de energia eólica.

A-GFNs usam átomos pra criar novas moléculas semelhantes a remédios, melhorando a descoberta de medicamentos.

Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.

Esse artigo fala sobre viés em modelos gráficos e propõe um método para uma análise justa.

Novos métodos melhoram o movimento de robôs de várias patas em superfícies irregulares.

Novas técnicas de aprendizado de máquina melhoram previsões em plasticidade de policristais.

Uma nova forma de gerar explicações legais para análise de dados de séries temporais.

Modelos de fundação melhoram a precisão na identificação de plant crops no mundo todo.