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Estudo mostra que modelo Transformer melhora as previsões de carga elétrica usando dados de vários clientes.

Essa pesquisa investiga a combinação de fMRI e EEG pra analisar a fala interna.

Novos métodos melhoram a precisão na estimativa da pobreza em nível local.

CSSLR melhora a seleção de modelos de regressão logística, aumentando a confiabilidade e a transparência.

Esse estudo foca em identificar lugares com acidentes pra melhorar a segurança nas estradas na Grécia.

Julia facilita uma análise de dados eficiente em física de alta energia, com alto desempenho e facilidade de uso.

Novos métodos adaptativos melhoram a otimização bi-nível em deep learning.

Explorando novas maneiras de prever mudanças de estado em ambientes dinâmicos.

Esse artigo fala sobre como melhorar GNNs pra analisar padrões de transações financeiras.

Como os atrasos impactam a eficiência dos desenhos de ensaios adaptativos.

Usando aprendizado de máquina pra classificar coeficientes de Kronecker como zero ou não zero.

Aprenda como a otimização robusta ajuda a resolver problemas em ambientes incertos.

Novos métodos aumentam a precisão das previsões usando funções de covariância.

Estudo explora o agrupamento de galáxias e suas implicações para a energia escura e a estrutura cósmica.

Um novo método melhora a reconstrução da energia dos fótons em experimentos de partículas.

Redes neurais melhoram a precisão na previsão de massas nucleares, preenchendo lacunas nos modelos teóricos.

Uma olhada na eficácia e nas limitações dos estimadores de encolhimento sem viés.

A NeuroGraph oferece novos dados pra aprendizado de máquina em pesquisas sobre o cérebro.

AgriBERT usa PNL pra melhorar a análise de alimentos na agricultura.

O viés contextual melhora os sistemas de reconhecimento de fala, aumentando a precisão em tarefas específicas.

Novo modelo cWGAN melhora soluções para problemas inversos complexos.

Esse artigo explora como diferentes modelos aprendem características dos dados usando o tensor de interação.

Uma nova abordagem facilita lidar com tabelas grandes para respostas rápidas a perguntas.

Métodos de avaliação eficazes para modelos generativos melhoram a compreensão e o desempenho.

Este estudo analisa a convergência dos operadores de amostragem em espaços de Orlicz.

Um novo método melhora as previsões em sistemas de recomendação baseados em sessões.

Métodos eficientes para analisar sistemas dinâmicos complexos usando operadores de Koopman.

Otimizando modelos baseados em agentes pra ter um desempenho melhor em simulações biológicas.

Atualizando o banco de dados ExoMol pra incluir processos de absorção UV importantes.

Um novo método melhora a confiabilidade dos dados de sequenciamento de próxima geração.

Analisando a justiça em contratações, saúde, empréstimos e aluguel usando dados simulados.

Novo conjunto de dados melhora a compreensão dos modelos de linguagem em várias línguas.

Uma nova abordagem pra treinar modelos usando conjuntos de dados corrompidos.

Um estudo sobre o raciocínio por trás das previsões dos modelos de extração de relação em nível de documento.

Apresentando um método que combina atenção local e global para melhorar o agrupamento de grafos.

Explorando o Índice de Flares Solares e seu impacto na atividade solar.

Uma nova abordagem de precisão mista melhora a resolução de problemas de mínimos quadrados totais.

Um novo método melhora o aprendizado de hiperparâmetros pra fazer previsões melhores em processos Gaussianos.

Analisando os arranjos de assentamento nas cidades, dá pra ver o papel da hiperuniformidade no planejamento urbano.

Um novo método melhora a estimativa de pose humana 3D usando dados de LiDAR.