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Um novo método melhora a precisão na avaliação de verificação de autoria ao reduzir o vazamento de tópicos.

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Ferramentas de aprendizado de máquina como o CHGNet estão revolucionando a pesquisa e previsões de materiais.

O método QuOp melhora as incorporações de grafo usando operadores quânticos pra uma análise de dados mais daora.

Novo framework melhora o processamento de imagem em modelos de linguagem grandes multimodais.

Integrar física melhora a precisão e a confiabilidade da análise de imagens médicas.

Novas técnicas de poda melhoram os modelos de aprendizado profundo para smartphones com recursos limitados.

A pesquisa foca em modelos de linguagem multilíngues eficientes usando Destilação de Conhecimento e Mistura de Especialistas.

Explorando o impacto de projeções aleatórias esparsas na análise de dados de alta dimensão.

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Um novo framework melhora a eficiência dos modelos de difusão sem perder a qualidade da imagem.

Um estudo investiga o aprendizado de máquina para prever a conversão de CIS em EM.

Uma nova estrutura melhora a precisão na previsão de diagnósticos a partir de registros de pacientes incompletos.

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Novos métodos melhoram a expressão emocional na síntese de fala de máquinas.

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Meta-Rank oferece um jeito mais consistente de avaliar métodos de atribuição de IA.

CAReLU melhora o aprendizado equilibrando valores positivos e negativos em modelos de deep learning.

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Novo framework permite a remoção eficiente de dados sensíveis de Redes Neurais Gráficas.

A NAVIX acelera a pesquisa em aprendizado por reforço com simulações avançadas.

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FedTime combina aprendizado federado e dados locais para uma previsão melhorada, garantindo a privacidade dos dados.