Um novo método melhora os Transformers Visuais auto-supervisionados com prompts específicos para a tarefa.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora os Transformers Visuais auto-supervisionados com prompts específicos para a tarefa.
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O TimeDiff melhora previsões de séries temporais de longo prazo com técnicas avançadas.
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Um novo método melhora a análise dos dados de temperatura do oceano afetados pela cobertura de nuvens.
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Uma olhada no Mixed-TD pra otimizar redes neurais em hardware.
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O EAMDrift melhora as previsões juntando vários modelos pra ter mais precisão.
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Uma nova abordagem melhora a classificação de texto em várias línguas.
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FedSMOO melhora o aprendizado federado ao lidar com a diversidade de dados e problemas de comunicação.
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Uma nova abordagem melhora a seleção de características sem dados rotulados para conjuntos de dados desbalanceados.
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Um estudo sobre como redes neurais identificam formas danificadas em comparação com humanos.
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Explorando a interseção entre computação quântica e aprendizado por reforço.
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Um estudo sobre como as camadas backbone e de pooling afetam o desempenho da classificação de nuvens de pontos.
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Um novo método melhora os resultados de classificação de grafos usando adaptação de domínio não supervisionada.
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NCFA combina métodos tradicionais com aprendizado profundo pra entender melhor os dados.
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FasterViT combina CNNs e Transformers de Visão pra um processamento de imagem mais eficiente.
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Novo framework melhora a qualidade da geração de voz na síntese de fala.
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Um novo método melhora as estratégias de decisão para aplicações do dia a dia.
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Um estudo avaliando as capacidades de inferência causal de grandes modelos de linguagem.
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Um novo modelo melhora as previsões do movimento de pedestres ao levar em conta a incerteza dos sensores.
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Uma nova abordagem para ter insights melhores sobre sistemas complexos usando redes neurais.
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Um framework pra melhorar a qualidade do software em aplicações de machine learning.
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Um novo método pra melhorar a tomada de decisões em modelos de linguagem usando experiências passadas.
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Métodos inovadores melhoram como os robôs aprendem com vários tipos de dados.
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Um novo conjunto de dados melhora a análise de sentimento para conteúdo em árabe.
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O framework HYDRA permite que agentes de IA se adaptem a ambientes em mudança.
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Esse estudo investiga como medir e instilar conhecimento em LLMs de forma eficaz.
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Apresentando uma abordagem modular inovadora pra melhorar a eficiência e o desempenho do aprendizado por reforço.
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Este artigo fala sobre as vantagens e desafios da transferência de aprendizado por hipótese em machine learning.
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Um estudo mostra como a gente ajusta as taxas de aprendizado com base em novas informações.
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Este artigo apresenta um método pra melhorar a tomada de decisão de carros autônomos em trânsito misto.
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Usando modelos base pra detectar violação de políticas de forma eficiente com pouca supervisão.
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Um olhar sobre como a parametrização de Hadamard melhora o aprendizado em técnicas de aprendizado por reforço.
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Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado para tarefas de previsão densa.
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Esse artigo explora os desafios nas explicações de modelos e métodos pra melhorar a consistência.
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Um novo método reduz a necessidade de recursos enquanto treina modelos de PNL de forma eficaz.
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A camada HT-perceptron melhora as redes neurais ao combinar técnicas clássicas e quânticas.
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Estudo revela conexões entre DNNs e a compreensão visual humana.
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HypLL simplifica o deep learning pra dados hierárquicos usando espaço hiperbólico.
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O framework GADGET melhora a clareza nas previsões de machine learning ao lidar com interações entre características.
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Explorando técnicas de aprendizado contínuo aplicadas a estruturas de gráfico complexas.
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Novos algoritmos melhoram a análise de conjuntos de dados complexos e de alta dimensão.
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