Uma nova abordagem combina dois modelos KenLM pra filtrar dados melhor.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem combina dois modelos KenLM pra filtrar dados melhor.
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Uma abordagem de aprendizado de máquina que usa movimento pra aprender dados visuais de forma eficaz.
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Uma ferramenta fácil de usar pra ajustar modelos de fala sem precisar de código complicado.
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Novos métodos para melhorar a geração de imagens por meio de representações flexíveis de espaço latente.
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Uma olhada nos desafios e insights da regressão kernel em configurações de alta dimensão.
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Estudo revela compartilhamento de dados eficiente em modelos de ML para tecnologia de baterias.
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Um estudo sobre como usar redes neurais pra preparar estados de gato de Schrödinger de forma eficiente.
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Pesquisas mostram que há falhas em modelos de classificação de imagem quando os objetos estão parcialmente escondidos.
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O Aprendizado Federado aumenta a privacidade e a eficiência nas operações de smart grid.
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Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.
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Esse artigo explora o aprendizado descentralizado e a importância das métricas de similaridade.
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Esse framework permite aprender rapidinho novas categorias de objetos com pouca informação.
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Nova função de perda aumenta a precisão das previsões de fluxo de energia em sistemas complexos.
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Um novo método melhora modelos generativos ao integrar regras físicas para movimentos realistas.
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Uma nova abordagem melhora o design de circuitos de hardware usando aprendizado de máquina.
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Esse artigo explora um método pra entender modelos de aprendizado de máquina black box sem dados de treinamento.
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Um novo sistema melhora a velocidade e a precisão da rotulagem de vídeos.
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Este estudo investiga modelos generativos para a criação eficaz de palavras-chave em artigos científicos.
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Um sistema pra facilitar o manuseio de dados pra iniciantes e expertos.
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Novos métodos melhoram o isolamento acústico de ambientes barulhentos sem precisar de dados rotulados.
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Uma nova técnica reduz a necessidade de memória para modelos de linguagem grandes, mantendo o desempenho.
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Explore o pacote psvmSDR para uma redução de variáveis eficiente na análise de dados.
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Um novo método melhora a eficiência do agendamento de trabalho usando dados do passado.
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Os desafios do SoccerNet 2024 impulsionam a inovação na compreensão de vídeos de futebol.
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Um novo método melhora a eficiência no processamento de entradas longas para modelos de linguagem.
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Uma nova estrutura melhora a compreensão das ações humanas através de dados de esqueleto.
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Um novo modelo revela insights sobre relacionamentos positivos e negativos em redes.
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Um novo método melhora o reconhecimento de voz de máquinas para verificação de falantes.
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Um novo método melhora a habilidade de pegada dos robôs usando comandos em linguagem natural.
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Um novo método melhora a privacidade dos dados em machine learning com abordagens personalizadas.
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Novo método melhora a análise de imagens na saúde usando imagens contrafactuais realistas.
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O FOLK melhora o aprendizado auto-supervisionado com mascaramento de frequência adaptativo e um design de professor-aluno.
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Um novo modelo melhora a geração de áudio usando textos e sons detalhados.
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Esse modelo melhora a compreensão das decisões de IA na classificação de imagens.
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Um novo método aumenta a geração de dados de textura para modelos de aprendizado de máquina.
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Uma nova variante de primeira ordem do MAML melhora a eficiência em tarefas de meta-aprendizagem.
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Pesquisas mostram que a memória de trabalho limita os modelos Transformer em tarefas complexas.
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