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Um novo método permite que máquinas modelagem com precisão formas em movimento e que mudam.

Os robôs aumentam a eficiência e a segurança em várias tarefas industriais.

Rótulos de preferência suave melhoram o alinhamento dos modelos com as escolhas humanas.

O PharmacoMatch usa aprendizado de máquina pra melhorar a eficiência da triagem de farmacóforos.

Usar modelos CAD pode melhorar a estimativa de pose do robô ao lidar com incertezas.

Esse framework usa imagens estáticas pra criar um treinamento de modelo de vídeo eficaz.

Os algoritmos enfrentam viés e atrasos no feedback das preferências dos usuários.

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Estudo investiga como modelos de linguagem processam o italiano através de aprendizado multitarefa.

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Usando aprendizado auto-supervisionado pra classificar imagens subaquáticas em uma estrutura hierárquica.

RHyME melhora o aprendizado dos robôs permitindo que eles aprendam com demonstrações variadas de humanos.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar a previsão do transporte de neutrinos em supernovas de colapso do núcleo.

Robôs conseguem aprender tarefas complexas com menos exemplos usando um novo método de ensino.

Novas métricas ajudam a avaliar métodos SSL usando dados não rotulados de forma eficaz.

Um estudo destaca a necessidade de confiabilidade nos modelos de aprendizado de máquina de ressonância magnética.

Analisando o papel e a eficácia da informação privilegiada em aprendizado de máquina.

Um novo modelo criado pra reduzir o consumo de energia nas comunicações sem fio.

Uma nova abordagem pra reduzir incertezas em modelos de linguagem usando ceticismo.

O Seg-HGNN melhora a segmentação de imagens usando redes neurais gráficas hiperbólicas.

Um olhar sobre RAI dentro da estrutura de multi-arm bandit pra otimizar a tomada de decisão.

Explorando os papéis dos tensores e passeios aleatórios na ciência de dados.

Um novo método pra filtrar dados em redes em expansão.

Bloom Filters Aprimorados aumentam a segurança dos dados enquanto diminuem os falsos positivos.

Descubra uma nova maneira de identificar mudanças nas tendências dos dados.

Uma estrutura pra melhorar o desempenho da IA em tarefas visuais imitando os julgamentos humanos.

Uma nova abordagem para definir operadores laplacianos para nuvens de pontos usando redes neurais gráficas.

Um novo método melhora o desempenho do modelo usando agentes treinados para coletar dados.

Um novo modelo melhora a avaliação de imagens sem referências originais.

Um modelo que se autoajusta melhora o controle da prótese e a adaptação do usuário.

Um novo módulo melhora a segmentação de objetos desconhecidos sem precisar re-treinar os modelos principais.

Explorando o potencial das redes neurais quânticas em várias áreas.

Explorando a Criptografia Homomórfica Híbrida para processamento seguro de dados em ML.

Uma nova abordagem pra deixar os modelos de linguagem mais concisos e eficazes.

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O conjunto de dados Texture-AD preenche lacunas de dados na detecção de anomalias industriais.

Analisando os últimos avanços em modelos generativos em várias áreas.

Estudo mostra ligações entre a estrutura das redes neurais e o pensamento humano.