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Este estudo analisa as diferenças de privacidade entre aprendizado federado descentralizado e centralizado.

Esse artigo analisa a eficácia das redes neurais estreitas e suas implicações.

Analisando a privacidade diferencial em processamento de linguagem natural pra uma proteção de dados melhor.

Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a reconstrução da densidade atual a partir de campos magnéticos.

Aprenda como o algoritmo de Langevin cinético melhora a amostragem em espaços de alta dimensão.

Descubra como o boosting tá evoluindo pra melhorar o desempenho dos modelos.

Descubra como analogias revelam conexões entre números e melhoram a compreensão.

Os avanços em deep learning oferecem soluções para problemas matemáticos complexos em várias áreas.

Um estudo sobre a eficácia de sistemas e conjuntos de dados de detecção de linguagem ofensiva.

Uma ferramenta que converte dados RDF em formatos utilizáveis para aprendizado de máquina.

MALT melhora a eficiência e o sucesso de ataques adversariais em modelos de classificação de imagem.

LLASP melhora a geração de código ASP a partir de descrições em linguagem natural.

Uma nova abordagem melhora como os LLMs seguem instruções complexas usando raciocínio simbólico.

Esse artigo analisa métodos pra proteger sistemas de qualidade de imagem contra ataques adversariais.

BCTR melhora a geração de gráficos de cena através de interações aprimoradas e um melhor manuseio da distribuição de dados.

Um novo método aumenta a precisão de sondar modelos de linguagem para conhecimento.

Um novo conjunto de dados com pares de imagens de três tipos de câmeras para pesquisa em visão computacional.

Esse projeto tem como objetivo identificar e reduzir o viés em modelos de linguagem em várias línguas europeias.

Uma ferramenta eficiente pra rotular vídeos melhora o treino de detecção de objetos.

Descubra como redes neurais informadas por física lidam com equações diferenciais-parciais algébricas.

Explorando as questões de incerteza epistêmica nos métodos de Aprendizado Profundo Bayesiano.

Um novo método melhora a resposta da IA às preferências humanas em evolução.

Um novo método melhora o reconhecimento de sinais da mão biônica para um controle melhor.

Um novo método aumenta a resistência dos VAEs contra manipulações de dados complicadas.

Esse estudo mostra como as conexões de feedback afetam o desempenho das redes neurais.

Um novo método melhora a segmentação de imagens em diferentes condições.

O modelo VSSD melhora a eficiência e o desempenho do processamento de imagens na visão computacional.

Um novo padrão tem como objetivo melhorar o treinamento de robôs em ambientes domésticos realistas.

Novos métodos ajudam a melhorar a análise de dados de matrizes SPD.

Um método pra prever a qualidade em tapetes de lã pra melhorar os padrões de fabricação.

Uma abordagem nova pra melhorar previsões em gráficos dinâmicos usando Transformers.

Aprenda como o missForestPredict melhora o tratamento de dados faltantes nas previsões.

Um novo método melhora a reconstrução de quadros de intensidade a partir de dados de câmera de eventos.

Uma nova forma dos robôs responderem perguntas em ambientes internos 3D.

Esse artigo explora como resolver problemas inversos usando modelos e técnicas avançadas.

Estudo revela insights sobre o desempenho de aprendizado em contexto em várias arquiteturas de modelo.

Métodos inovadores melhoram a identificação de sites através da análise do tráfego de rede.

Um novo método seleciona tarefas relevantes para prever melhor os resultados clínicos.

Pesquisadores estudam como os modelos aprendem a partir do contexto usando tarefas de regressão polinomial.

Debiasing seletivo tem como objetivo melhorar a justiça nas previsões de aprendizado de máquina.