Arquitetura inovadora melhora a eficiência em deep learning com computação óptica.
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Informática - Computação Neural e Evolutiva
RSSUm novo modelo melhora a precisão das previsões de velocidade do vento em paisagens desafiadoras.
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Analisando como os SNNs se comparam aos ANNs em consumo de energia.
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Analisando o impacto dos componentes baseados em quaternions na performance de classificação de imagens.
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O ART simplifica o desenvolvimento de modelos de deep learning com passos estruturados e ferramentas de depuração.
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Explorando o aprendizado contínuo em redes neurais através do Neural Tangent Ensemble.
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Um novo método melhora a eficiência de separação de sinais em várias aplicações.
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Um novo simulador evolui agentes capazes de cultura e raciocínio.
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Os participantes enfrentaram tarefas complexas de robótica nas Olimpíadas de IA usando técnicas avançadas.
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Apresentando novas redes neurais quânticas que se adaptam e aprendem com dados que mudam.
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Uma nova estrutura aumenta a eficiência do sensoriamento remoto usando técnicas inspiradas no cérebro.
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Uma abordagem nova melhora a resolução de desafios complexos de otimização com variáveis discretas e contínuas.
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Um novo modelo oferece processamento de linguagem eficiente em termos de energia para dispositivos pequenos.
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SNNAX simplifica e acelera a simulação de Redes Neurais Spiking para os pesquisadores.
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Esse artigo fala sobre como usar som pra ajudar robôs a detectar obstáculos.
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Um olhar sobre como a superposição melhora a eficiência das redes neurais e a forma como lidam com a complexidade.
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Este artigo avalia a eficácia de autoencoders esparsos na representação do conhecimento sobre cidades.
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Explorando o impacto da codificação preditiva nos métodos de aprendizado de redes neurais.
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Um novo método facilita a conversão de ANNs para SNNs com menos consumo de energia.
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Uma olhada em como a computação por reservatório lida com múltiplas tarefas e seus desafios.
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Novo estudo destaca EEG e IA para diagnóstico precoce de Alzheimer.
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Um framework usando LLMs pra melhorar algoritmos evolutivos em MOPs.
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Analisando o uso de algoritmos coevolutivos pra encontrar estratégias vencedoras em jogos combinatórios.
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Os Espaços Neurais oferecem representações inovadoras para analisar grafos direcionados em várias áreas.
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Y-Drop melhora o dropout ao focar na importância dos neurônios, aumentando o desempenho do modelo.
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Esse artigo explora uma nova abordagem pra melhorar redes neurais usando equações diofantinas.
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Novo método de otimização inspirado nos filhotes de tartaruga Olive Ridley busca resolver problemas de forma eficaz.
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Uma nova forma de gerar explicações legais para análise de dados de séries temporais.
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Um novo método melhora a regressão simbólica usando modelos de linguagem pra uma análise de dados mais eficiente.
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Apresentando o COSCO, uma estrutura que melhora a precisão da classificação com dados limitados.
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KAT melhora o deep learning usando KANs avançados pra substituir MLPs.
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Um estudo sobre métodos de aprendizado incremental em instância e em lote para rótulos atrasados na detecção de fraudes.
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Apresentando uma rede neural única pra lidar com dados de valor complexo de forma eficaz.
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O SHIRE aumenta a velocidade de aprendizado dos robôs ao misturar a intuição humana com o aprendizado por reforço.
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Um novo sistema usa redes neurais espinhosas pra processar dados de forma eficiente.
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O Inferno ajuda os pesquisadores a trabalharem com redes neurais spiking de forma eficaz.
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Explore como o cérebro processa informações, memórias e emoções.
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Um novo método melhora a compreensão dos resultados de agrupamento através de explicações contrafactuais.
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Explorando o papel das ondas viajantes na função cerebral e na inteligência artificial.
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Combinar Aprendizado Federado com tecnologia quântica promete um manuseio de dados mais seguro na IA.
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