Informática - Computação Neural e Evolutiva

Chips neuromórficos melhoram a tomada de decisões dos robôs, otimizando velocidade e eficiência energética.

GCUs conectam modelos de aprendizado de máquina com funções de neurônios biológicos pra melhorar a eficiência e a interpretação.

Essa pesquisa fala sobre os benefícios dos Agentes Evolutivos em computação distribuída.

Aprenda como a comparação explicável melhora a compreensão dos algoritmos de otimização.

Descubra o mundo eficiente em energia das Redes Neurais de Picos e seus métodos de aprendizado únicos.

Pesquisas mostram como as interações entre neurônios são importantes na percepção sensorial.

Esse estudo analisa como adicionar recorrência aos Transformers pra melhorar o desempenho em tarefas de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para agendamento de jobs com recursos limitados usando técnicas de programação genética.

Novos métodos melhoram a eficiência da avaliação na resolução de problemas computacionais usando insights filogenéticos.

Explorando como os MRRs estão mudando a computação para tarefas de aprendizado profundo.

Essa pesquisa examina as vulnerabilidades em SNNs combinadas com técnicas de aprendizado federado.

Um novo algoritmo melhora a otimização multiobjetivo com soluções eficientes e bem distribuídas.

Novos métodos melhoram a eficiência energética e o desempenho das redes neurais de picos.

Um estudo identifica os lugares ideais para estações de bike em Málaga pra promover o ciclismo.

Um novo operador melhora a qualidade da solução em problemas de otimização.

Um olhar sobre o algoritmo genético híbrido NK para melhorar soluções de agrupamento.

Este artigo examina como redes neurais gerenciam recursos para tarefas complexas.

Um novo método pra buscas de programas de machine learning mais rápidas e melhores.

Um estudo sobre como ajustes de parâmetros podem melhorar o desempenho do algoritmo.

A FTG traz uma visão nova sobre como melhorar tarefas de regressão simbólica.

SAIS melhora a otimização através de relações simbióticas biológicas na inteligência artificial.

Este artigo dá uma luz sobre genótipos e fenótipos na programação genética.

Uma nova abordagem pra estudar as complexidades das redes neurais.

Um olhar sobre como as representações de NN imitam o processamento de memória humano.

Esse artigo fala sobre os desafios de aprendizado contínuo e possíveis soluções em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem de design lógico melhora a velocidade e reduz o consumo de energia em redes neurais.

Pesquisas mostram que tem muita complexidade no design e nos métodos de controle de robôs macios.

Um novo método melhora a seleção de características em conjuntos de dados de alta dimensão de forma eficaz.

Uma nova abordagem melhora as previsões de oxigênio dissolvido em ecossistemas de lagos.

Esse artigo fala sobre como ondas viajantes podem mudar os sistemas de memória da IA.

Esse artigo fala sobre problemas com algoritmos de detecção de gás e possíveis melhorias.

Novos métodos buscam melhorar a clareza dos modelos em aplicações de aprendizado de máquina.

Uma forma mais simples de prever padrões complexos usando dinâmicas de fluidos.

RV-GOMEA melhora a resolução de problemas através de aprendizado adaptativo e avaliações eficientes.

Uma nova abordagem melhora as previsões do crescimento de tumores paraganglioma pra um atendimento melhor pros pacientes.

Uma olhada no Mapa Auto-Organizável Contínuo e suas capacidades de aprendizado.

Um novo método melhora o aprendizado de redes bayesianas ao aprimorar a categorização de dados.

Um novo método melhora a maneira como os robôs entendem o ambiente pra uma navegação mais eficiente.

Pesquisas mostram que amostras de elite são melhores pra treinar modelos de IA mais ecológicos.

Uma abordagem nova ajuda a IA a manter o conhecimento enquanto aprende novas tarefas.