Shearlets cilíndricos melhoram a clareza da imagem em escaneamentos de objetos dinâmicos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Shearlets cilíndricos melhoram a clareza da imagem em escaneamentos de objetos dinâmicos.
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Um novo método melhora a detecção de objetos 3D usando dados de LiDAR.
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Um novo método baseado em IA melhora a eficiência na Inversão de Forma de Onda Total.
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Este artigo examina como modelos pré-treinados aprendem sobre relacionamentos através de hipergrafos.
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Novas técnicas melhoram a velocidade e a precisão em tarefas de busca de imagens.
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Um jeito de manter a privacidade enquanto compartilha estatísticas de tráfego urbano.
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Um estudo sobre os processos de tomada de decisão de modelos de linguagem grandes.
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Esse estudo avalia como os métodos de mapa HD se saem em condições adversas.
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Este estudo foca em inferir conexões de rede ocultas usando caminhadas aleatórias.
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BICePs melhora as previsões de comportamento molecular ajustando os parâmetros do modelo com dados experimentais.
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Novos métodos melhoram as previsões ao focar na funcionalidade do código em vez dos nomes das variáveis.
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Descubra como métodos baseados em dados estão mudando as medições e modelagem em metrologia.
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Um método pra identificar emoções e suas causas em dados não rotulados.
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Esse artigo analisa como conceitos relacionais moldam a recuperação de conhecimento em modelos de linguagem grandes.
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Pesquisadores revelam novos dados sobre a contagem de galáxias usando o JWST e telescópios anteriores.
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Uma visão geral dos conceitos e ferramentas matemáticas importantes nas estruturas algébricas.
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Um estudo sobre como prever falhas na rede elétrica usando análise de aprendizado por reforço profundo.
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Novos métodos melhoram a precisão da segmentação de vasos sanguíneos em imagens médicas.
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Este artigo fala sobre como o aprendizado de máquina ajuda na criação de materiais microestruturados.
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Usando análise de dados topológicos pra monitorar melhor as turbinas eólicas.
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O PARADIGM integra dados diversos sobre câncer pra melhorar as previsões de sobrevivência dos pacientes.
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Explorando a importância de matrizes aleatórias em várias áreas e seus autovalores.
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Um novo método para monitorar fontes de energia melhora a confiabilidade e reduz o tempo de inatividade.
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Esse artigo explora métodos pra melhorar a confiabilidade dos artefatos de pesquisa em computação.
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Um novo método pra entender melhor a evolução das galáxias, refinando dados no infravermelho distante.
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O SubDLe usa aprendizado de máquina pra identificar subestruturas de galáxias de forma mais eficiente.
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Descobrindo métodos eficientes para extração de parâmetros de modelos de semicondutores.
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Esse artigo analisa como os LLMs respondem a perguntas complexas que envolvem múltiplos passos.
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Uma abordagem de aprendizado de máquina pra avaliar e melhorar a produtividade dos trabalhadores.
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Esse estudo melhora as técnicas de imagem térmica usando Análise de Componentes Principais pra fazer observações astronômicas melhores.
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Um método pra avaliar o conhecimento do modelo através do processamento interno.
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Um olhar sobre o papel da aproximação de Bethe em prever resultados em sistemas complexos.
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Esse artigo fala sobre o modelo pra analisar o ruído de fundo nas medições do CUORE.
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Um estudo sobre como usar LLMs pra avaliar outros LLMs e suas implicações.
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Explorar o impacto da pesquisa em IA no processamento de linguagem natural.
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Esse novo modelo melhora as previsões e análises de difusão através da dinâmica de energia.
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Um novo método resolve o viés de seleção na estimativa do efeito do tratamento.
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Explorando métodos de durabilidade de materiais e previsão de vida útil em ambientes de alta tensão.
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Um novo método melhora as previsões das relações entre ativos pra estratégias de investimento mais eficazes.
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Um conjunto de dados em larga escala melhora a pesquisa sobre comunicação veículo-a-veículo.
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