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Pesquisadores usam dados sintéticos pra melhorar o desempenho de modelos de IA sem perder qualidade.

Este artigo fala sobre uma nova estrutura pra melhorar o raciocínio em modelos de IA.

O GRLinQ melhora a comunicação direta entre dispositivos usando técnicas de aprendizado de máquina.

O modelo ResVG melhora o reconhecimento de objetos em imagens através de detalhes e relações aprimorados.

Explorando novos métodos pra melhorar a busca de trechos com uma coleção de testes em grande escala.

OpenFGL oferece uma estrutura completa para avaliar métodos de aprendizado em grafos federados de forma eficaz.

O ART simplifica o desenvolvimento de modelos de deep learning com passos estruturados e ferramentas de depuração.

Analisando a codificação de dados no aprendizado de máquina quântico e seu impacto no desempenho.

Uma nova abordagem equilibra conjuntos de dados pra melhorar o reconhecimento de imagem usando imagens reais e sintéticas.

Esse artigo fala sobre questões éticas em visão computacional, focando em privacidade e preconceito.

Um novo benchmark ajuda a avaliar os tokenizadores de fala para um desempenho melhor.

Novos modelos melhoram as sugestões de produtos com base no comportamento do usuário.

Uma nova abordagem usando o operador Koopman pra gerenciar sistemas complexos.

Novos métodos melhoram a detecção e montagem no reconhecimento óptico de música.

Explorando a ascensão das ferramentas de IA e seu impacto na tecnologia.

Uma nova abordagem melhora o desempenho do sistema ao lidar com incertezas no design e no controle.

Uma nova abordagem para valorizar dados destaca sua singularidade para aprendizado de máquina.

Nova métrica melhora a compreensão do texto de IA e da escrita humana.

Esse artigo apresenta um novo método pra restaurar imagens afetadas por chuva, neve e neblina.

Insights e orientações para a criação responsável de conjuntos de dados em aprendizado de máquina.

Uma nova ferramenta pra melhorar previsões usando técnicas de deep learning e assimilação de dados.

Um novo método pra detectar alucinações em modelos de linguagem usando dados corrompidos.

Esse estudo analisa o desempenho do modelo de detecção de posição sem conhecimento prévio sobre o tema.

A pesquisa explora o aprendizado de máquina na classificação do autismo através de dados de imagem do cérebro.

Uma nova abordagem melhora a detecção de eventos em LLMs usando Gráficos Causais Semânticos.

Um novo método melhora o reconhecimento automático de fala preservando a ordem dos sons na transferência de conhecimento.

Um novo método usa dados de fala pra melhorar as avaliações de autismo.

A preparação de dados em machine learning pode afetar a explicabilidade das decisões médicas.

Este estudo analisa como modelos de linguagem melhoram os resultados de OCR para jornais históricos.

Novo método melhora a qualidade da geração de imagens com tecnologia quântica.

Explorando o aprendizado contínuo em redes neurais através do Neural Tangent Ensemble.

O QAdaPrune simplifica o corte de parâmetros em circuitos quânticos variacionais pra melhorar o desempenho.

O MoRe Fine-Tuning oferece um jeito mais eficiente de adaptar grandes modelos de aprendizado de máquina.

Combinando redes neurais e computação quântica pra otimização de design de circuitos.

Um novo framework ajuda os robôs a planejar e executar tarefas de forma mais eficiente.

Usando GNNs pra melhorar a precisão na previsão de consumo de eletricidade.

Um novo framework melhora a adaptabilidade do aprendizado de máquina em ambientes visuais diversos.

Uma biblioteca Python que facilita o uso de vários métodos de classificação em recuperação de informações.

O método KSOS melhora a análise e a previsão em sistemas dinâmicos usando técnicas de núcleo.

Métodos para melhorar a confiança nas previsões da IA em imagens médicas.