A pesquisa foca na capacidade das redes neurais de se adaptar e reconhecer conceitos em situações de incerteza.
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Informática - Computação Neural e Evolutiva
RSSExplorando os processos de adaptação de sistemas físicos através de feedback e estrutura.
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Este artigo analisa como as GNNs melhoram as defesas contra ataques cibernéticos ao longo do seu ciclo de vida.
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Um novo método combina LLMs e programação genética pra melhorar a geração de código.
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Um novo método melhora algoritmos evolutivos para problemas complexos de otimização.
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Descubra como o cérebro prevê resultados e lida com incertezas na hora de tomar decisões.
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Novo algoritmo melhora a previsão da estrutura cristalina usando estratégias multi-objetivo.
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Avaliando quão preparados os motoristas estão em carros automatizados condicionalmente.
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Métodos de previsão melhorados aumentam a gestão de energia e a confiabilidade.
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Estudo revela padrões fortes em CNNs separáveis em profundidade ligados à visão biológica.
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Aprenda como a média de sinais melhora a otimização em ambientes barulhentos.
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Chips neuromórficos melhoram a tomada de decisões dos robôs, otimizando velocidade e eficiência energética.
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GCUs conectam modelos de aprendizado de máquina com funções de neurônios biológicos pra melhorar a eficiência e a interpretação.
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Essa pesquisa fala sobre os benefícios dos Agentes Evolutivos em computação distribuída.
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Aprenda como a comparação explicável melhora a compreensão dos algoritmos de otimização.
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Descubra o mundo eficiente em energia das Redes Neurais de Picos e seus métodos de aprendizado únicos.
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Pesquisas mostram como as interações entre neurônios são importantes na percepção sensorial.
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Esse estudo analisa como adicionar recorrência aos Transformers pra melhorar o desempenho em tarefas de aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem para agendamento de jobs com recursos limitados usando técnicas de programação genética.
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Novos métodos melhoram a eficiência da avaliação na resolução de problemas computacionais usando insights filogenéticos.
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Explorando como os MRRs estão mudando a computação para tarefas de aprendizado profundo.
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Essa pesquisa examina as vulnerabilidades em SNNs combinadas com técnicas de aprendizado federado.
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Um novo algoritmo melhora a otimização multiobjetivo com soluções eficientes e bem distribuídas.
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Novos métodos melhoram a eficiência energética e o desempenho das redes neurais de picos.
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Um estudo identifica os lugares ideais para estações de bike em Málaga pra promover o ciclismo.
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Um novo operador melhora a qualidade da solução em problemas de otimização.
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Um olhar sobre o algoritmo genético híbrido NK para melhorar soluções de agrupamento.
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Este artigo examina como redes neurais gerenciam recursos para tarefas complexas.
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Um novo método pra buscas de programas de machine learning mais rápidas e melhores.
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Um estudo sobre como ajustes de parâmetros podem melhorar o desempenho do algoritmo.
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A FTG traz uma visão nova sobre como melhorar tarefas de regressão simbólica.
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SAIS melhora a otimização através de relações simbióticas biológicas na inteligência artificial.
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Este artigo dá uma luz sobre genótipos e fenótipos na programação genética.
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Uma nova abordagem pra estudar as complexidades das redes neurais.
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Um olhar sobre como as representações de NN imitam o processamento de memória humano.
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Esse artigo fala sobre os desafios de aprendizado contínuo e possíveis soluções em aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem de design lógico melhora a velocidade e reduz o consumo de energia em redes neurais.
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Pesquisas mostram que tem muita complexidade no design e nos métodos de controle de robôs macios.
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Um novo método melhora a seleção de características em conjuntos de dados de alta dimensão de forma eficaz.
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Uma nova abordagem melhora as previsões de oxigênio dissolvido em ecossistemas de lagos.
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