Um novo método melhora a classificação kNN usando gradientes pra uma melhor representação das features.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora a classificação kNN usando gradientes pra uma melhor representação das features.
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Uma nova abordagem pra simulações eficientes de colisão de partículas usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Este estudo aprimora as medições de distância na cosmologia usando análise de matriz de covariância.
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Pesquisadores juntam informações genéticas e relações filogenéticas pra ter estimativas melhores de taxa de crescimento.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência no estudo das estruturas cósmicas.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de ondas solitárias internas nos dados do oceano.
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Este estudo analisa o papel da IA na criação de perguntas de teste para a educação.
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Este artigo fala sobre métodos pra amostrar dados complexos de alta dimensão de forma mais eficaz.
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Esse artigo fala sobre como proteger GNNs de envenenamento de dados e ataques de backdoor.
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R3D-AD melhora a detecção de defeitos na manufatura com técnicas de simulação inovadoras.
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Uma nova abordagem integra informações contextuais na tomada de decisões para melhores resultados.
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Aprenda como a esparsificação de vértices melhora a análise e aplicação de grafos.
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Saiba como o MetaLLM simplifica a escolha de modelos de linguagem para precisão e custo.
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Pesquisadores propõem um novo método para classificar notícias falsas usando deep learning.
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Novos métodos melhoram a estimação de movimento usando a tecnologia de câmeras de evento.
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SEED melhora a detecção de objetos 3D usando seleção dupla de consultas e atenção em grade deformável.
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Pesquisas mostram propriedades únicas de RX J0806.4-4123 através de coleta de dados por vários anos.
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Uma olhada na gravidade bimétrica e seu potencial para resolver a tensão de Hubble.
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Pesquisadores desenvolvem um método pra analisar mapas de forma eficaz e revelar insights históricos importantes.
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Analisando os desafios e soluções na completude de dados através da teoria dos grafos.
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Novos métodos melhoram a segmentação de imagens e a análise em histologia com menos exemplos rotulados.
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Um novo método melhora a busca por documentos científicos.
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Um método novo melhora o desempenho de GNN com dados ruidosos.
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Uma visão geral de como as medidas de similaridade avaliam modelos de atividade cerebral.
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Apresentando o PACE, uma abordagem estruturada para explicações de IA confiáveis.
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Novas técnicas melhoram as avaliações de estabilidade em sistemas de energia modernos.
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Um esquema pra identificar vídeos enganosos usando padrões de tráfego.
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Novos modelos melhoram as previsões em ambientes de dados em mudança.
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Combinando insights humanos e IA pra práticas de machine learning que economizam energia.
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Uma olhada em medidas, espaços bifiltrados e suas implicações na matemática.
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Analisando os desafios de estabilidade e métodos na recuperação de fases em várias áreas.
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Essa pesquisa tem como objetivo esclarecer os mecanismos das métricas GCP e Riemannianas.
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Avaliar o impacto das estratégias de decodificação no desempenho dos LLMs.
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Apresentando uma abordagem Bayesiana pra melhorar a seleção de variáveis em modelos de regressão.
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Pesquisas mostram efeitos diferentes das técnicas de clareamento em embeddings de frases em tarefas de PLN.
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Um novo sistema pra verificar a autoria com explicações claras.
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Um guia pra otimizar o tamanho da amostra pra uma análise de dados mais eficiente.
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Um método que usa texto e imagens pra detectar melhor notícias falsas.
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A pesquisa examina as ligações entre luminosidade e distâncias de diâmetro angular no universo.
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