Explore os modelos que imitam os processos do cérebro através dos picos.
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Informática - Computação Neural e Evolutiva
RSSKAT permite que robôs aprendam tarefas rapidinho com menos exemplos.
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A programação em assembly se encontra com a competição enquanto os sobreviventes batalham no CodeGuru Xtreme.
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O NYCTALE melhora a avaliação de nódulos pulmonares através de uma análise avançada de tomografias computadorizadas.
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Novos dispositivos memristivos imitam funções do cérebro, aumentando a eficiência do aprendizado da IA.
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Um olhar sobre como os agentes adaptam sua aprendizagem para conseguir comida.
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Um olhar sobre como a matéria tá distribuída no universo através de aproximações simbólicas.
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O SpikExplorer simplifica o design de Redes Neurais de Picos eficientes em termos de energia para dispositivos portáteis.
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PNCs juntam redes neurais e circuitos probabilísticos pra fazer previsões e modelagens melhores.
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Uma nova perspectiva sobre como as redes neurais aprendem características através de caminhos parecidos com os de especialistas.
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Novos métodos melhoram a eficiência na seleção de conjuntos de alvos para influência na rede.
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Um novo método flexível para taxas de mutação melhora a eficácia dos algoritmos evolutivos.
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Redes Neurais Estruturalmente Flexíveis melhoram a adaptabilidade para tarefas diversas.
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EODE melhora a precisão na classificação do câncer com técnicas inovadoras de modelo.
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Explore uma abordagem nova pra melhorar o aprendizado de redes neurais usando princípios biológicos.
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EBGWO melhora a busca por soluções através de mecanismos inovadores em tarefas de otimização.
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Usando aprendizado profundo pra melhorar a eficiência do transporte público e reduzir custos.
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Uma nova abordagem melhora a evitação de obstáculos por robôs usando computação neuromórfica.
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Uma nova abordagem de IA tem como objetivo melhorar a velocidade e a eficiência na geração de imagens e vídeos.
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Descubra como a computação neuromórfica melhora a comunicação em microredes.
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Essa pesquisa identifica novos otimizadores promissores para modelos de deep learning.
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Este estudo avalia modelos substitutos para eficiência e precisão em tarefas de otimização.
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Explore como regras básicas podem guiar agentes através de labirintos com informações mínimas.
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Essa pesquisa destaca o papel do cruzamento e da diversidade em algoritmos evolutivos.
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Um novo método combina algoritmos pra enfrentar desafios de otimização multi-objetivo.
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A pesquisa melhora a eficiência e a precisão na tomada de decisões em redes neurais de disparo.
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Uma nova estrutura melhora o desempenho do modelo usando atrasos sinápticos em sistemas neuromórficos.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência na resolução de problemas complexos que se sobrepõem.
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Esse estudo destaca o papel da diversidade em algoritmos evolutivos para problemas de correspondência.
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Explore os benefícios e desafios da otimização multiobjetivo usando NSGA-III.
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Este artigo analisa como a diversidade influencia a eficiência dos algoritmos genéticos, especialmente no problema LeadingOnes.
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Um novo método tem a intenção de reduzir o viés em aprendizado de máquina para fluxos de dados em evolução.
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Examinando a eficácia de algoritmos autoajustáveis para problemas de otimização.
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Explore a conexão entre termodinâmica e aprendizado de máquina pra simplificar sistemas complexos.
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Uma nova abordagem usando programação genética pra melhorar as funções de perda na classificação de imagens.
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Um método pra criar controladores adaptáveis pra diferentes designs de robôs.
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Esse artigo explora a otimização multi-objetivo e a abordagem MOEA/D.
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Um novo modelo explicando como a memória pode ser organizada e recuperada.
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O NeuraChip melhora a eficiência no processamento de dados de grafo pra várias aplicações.
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Um novo método melhora a eficiência na resolução de desafios complexos de otimização.
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