Aprenda como os metadata-lakes facilitam o acesso aos dados de pesquisa e melhoram a gestão.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo método para etiquetar músicas usando aprendizado com poucos exemplos tá mostrando resultados promissores.
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A pesquisa foca em escolher os melhores algoritmos para feedback implícito em sistemas de recomendação.
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Uma análise de como sistemas de recuperação funcionam em ambientes de dados em mudança.
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Apresentamos o NLLB-E5, um modelo que melhora o acesso a informações multilíngues para idiomas de poucos recursos.
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O GLARE melhora a classificação de recursos especiais no sistema jurídico do Brasil.
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Explorando novas formas de fazer análises de big data e melhorar a precisão nas buscas.
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Um novo método melhora a precisão na normalização de termos médicos usando modelos de linguagem.
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Explorando como explicações mais claras aumentam a confiança nas recomendações.
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Mamba melhora os sistemas de recomendação personalizada com velocidade e precisão.
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Usando avaliações de clientes pra criar experiências de compra personalizadas com cabeçalhos de recomendações dinâmicas.
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Analisando como a linguagem afeta a eficácia das recomendações baseadas em LLM.
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Esse artigo analisa como a recomendação de itens e a previsão de links podem trabalhar juntas.
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Um novo método melhora a experiência do usuário em sistemas de recomendação através da colaboração móvel-nuvem.
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Este estudo foca em melhorar as recomendações de música usando tanto o feedback positivo quanto o negativo dos usuários.
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Descubra como a tokenização semântica melhora os sistemas de recomendação.
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O RePlay facilita a criação e o teste de sistemas de recomendação para pesquisadores e profissionais.
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Uma análise detalhada do viés de popularidade em sistemas UserKNN.
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Novo framework avalia a precisão e a confiabilidade das fontes para respostas geradas por modelos de linguagem.
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A CrossGR melhora as recomendações de produtos em vários mercados usando uma tecnologia de gráfico inovadora.
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Uma nova estrutura melhora as recomendações enquanto protege a privacidade do usuário.
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Uma olhada em como o TTDS melhora as recomendações personalizadas usando modelos de linguagem grandes.
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Um novo método combina dados estruturados e não estruturados pra melhorar as respostas a perguntas acadêmicas.
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Analisando o impacto de modelos pré-treinados em sistemas de recomendação de música.
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Um novo algoritmo melhora a contagem de motivos temporais em redes complexas.
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Um novo método ajuda os usuários a explorar interesses diversos por meio das preferências dos amigos.
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Um estudo sobre o desempenho de várias técnicas de quantização de dados para busca eficiente.
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Um novo método melhora a segurança do ranking para uma experiência do usuário melhor.
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Um novo método de classificação de itens melhora a precisão nas buscas e recomendações.
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Superando o viés de recência pra melhorar a experiência do usuário em sistemas de recomendação.
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Novos métodos agilizam a extração PICO de ensaios clínicos para uma pesquisa mais eficiente.
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Analisando como os preconceitos afetam as sugestões de conteúdo digital entre diferentes grupos.
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Esse framework permite aprender rapidinho novas categorias de objetos com pouca informação.
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Aprenda como modelos causais podem melhorar recomendações ao focar em fatores chave.
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Um novo modelo de incorporação de texto mostra potencial em tarefas multilíngues e desempenho.
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Aprenda como a busca vetorial multimodal melhora a recuperação de informações através de interações avançadas com os usuários.
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Esse artigo apresenta um esquema pra melhorar a classificação dos provedores de conteúdo usando o feedback dos usuários.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a relevância na busca por caminhos de viagem similares de usuários.
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Aprenda como a personalização transforma as experiências de busca de vídeo para os usuários.
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Os robôs melhoram o desempenho nas tarefas usando Geração Aumentada por Recuperação Progressiva.
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