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Passos essenciais para submeter trabalhos à conferência NeurIPS 2024.

Um novo conjunto de dados melhora a capacidade dos robôs de entender e navegar em ambientes 3D.

ViDiDi melhora o aprendizado em vídeo através do uso eficiente de dados não rotulados.

Novos limites de erro melhoram a confiabilidade do GPR em áreas sensíveis à segurança.

Aprenda como novos métodos melhoram o peso-ensembling em machine learning.

RoLoRA melhora o aprendizado federado com ajuste fino robusto e comunicação eficiente.

Um novo método para melhorar a precisão e eficiência da recuperação k-NN.

Uma estrutura pra descobrir características compartilhadas entre espécies usando aprendizado de máquina.

Um novo modelo combina processos de difusão e transformers pra melhorar a análise de séries temporais.

Uma nova abordagem para lidar e reconstruir sinais em sistemas complexos.

Um método em duas etapas melhora a precisão na previsão da recidiva do câncer de próstata após a cirurgia.

Um novo método melhora a compreensão da importância das características em aprendizado de máquina.

NoiseAttack altera várias classes em ataques de backdoor usando padrões de ruído sutis.

Um estudo revela como modelos de linguagem esquecem habilidades de forma inconsistente entre tarefas.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão do modelo identificando fontes de dados de baixa qualidade.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram a clareza da voz em ambientes barulhentos para dispositivos auditivos.

Explorando detecção, remoção e geração de sombras na visão computacional.

O CRAFT facilita a geração de conjuntos de dados sintéticos para várias tarefas com um mínimo de input do usuário.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão da classificação usando a teoria PAC-Bayesiana.

Novos métodos melhoram a capacidade dos robôs de agarrar objetos usando representações 3D.

Redes Neurais Convolucionais Guiadas por Física melhoram a precisão da detecção de imagens com dados limitados.

Modelos de código aberto que classificam textos políticos de forma eficiente sem precisar de muito treinamento.

FastEnsemble melhora a velocidade e a precisão nos métodos de agrupamento de dados.

Um jeito de melhorar modelos personalizados sem comprometer a privacidade do usuário.

COG melhora a mistura de variáveis latentes em modelos generativos.

Novos métodos melhoram a capacidade dos robôs de pegar objetos em ambientes bagunçados.

Um modelo de deep learning melhora a avaliação do tremor na doença de Parkinson.

Explorando o papel da computação quântica em melhorar técnicas de ajuste robustas para visão computacional.

Aprenda como a compressão de modelos melhora a eficiência de grandes modelos de linguagem.

Explorando como os LLMs podem identificar instâncias de dados incomuns de forma eficaz.

Métodos para melhorar a velocidade de tomada de decisão em bandidos multi-braços inquietos.

Usando homologia persistente e aprendizado de máquina pra classificar comportamentos de sistemas.

Aprenda como gatilhos ocultos podem manipular modelos de linguagem e representar riscos sérios.

Um novo modelo melhora a separação de vocais e a transcrição de melodias na música.

Um novo conjunto de dados melhora o reconhecimento de linguagem de sinais através de captura de movimento avançada.

Explorando a tecnologia blockchain pra treinar modelos seguros em enxames de robôs.

Um novo framework melhora a qualidade dos dados de instrução para modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra melhorar o treinamento de modelos de recuperação usando redes corretoras.

PySLSQP simplifica a programação não linear com visualização em tempo real e derivadas automáticas.