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Um novo método melhora a detecção de ativos rodoviários ao lidar com o desequilíbrio de classes.

Explorando a mudança para métodos centrados em GPU pra uma performance de computação melhor.

Os robôs podem manipular melhor o tecido identificando quantas camadas tem usando sensores avançados.

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Um método novo combina várias características para melhorar a detecção de anomalias em vídeos.

O aprendizado federado enfrenta desafios de privacidade de dados em áreas sensíveis.

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Uma nova abordagem combina a detecção de eventos sonoros e a diarização de fala pra uma melhor compreensão do áudio.

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DARDA melhora a capacidade dos modelos de deep learning de se adaptarem a condições de dados que mudam.

Este artigo apresenta um método para melhorar a justiça em modelos de aprendizado de máquina com múltiplas saídas.

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jaxspec melhora a análise de dados de raios X para pesquisas astrofísicas.

Descubra como os KANs oferecem uma alternativa eficiente às redes neurais tradicionais.

O SparX melhora o processamento de imagem imitando o sistema visual humano.

Apresentando o COSCO, uma estrutura que melhora a precisão da classificação com dados limitados.

Este estudo foca em melhorar a confiança dos sistemas de diálogo avaliando a certeza nas respostas.

Pesquisas mostram que os LLMs têm potencial pra reconhecer objetos em visuais baseados em eventos.

Integrar informações de movimento melhora a precisão da detecção de objetos em imagens.

Automatizar a anotação de texto melhora a precisão e a eficiência em machine learning.

Um estudo mostrando como modelos de deep learning reconhecem emoções na fala.

Uma nova abordagem combina dois modelos KenLM pra filtrar dados melhor.

Uma abordagem de aprendizado de máquina que usa movimento pra aprender dados visuais de forma eficaz.

Uma ferramenta fácil de usar pra ajustar modelos de fala sem precisar de código complicado.

Novos métodos para melhorar a geração de imagens por meio de representações flexíveis de espaço latente.

Uma olhada nos desafios e insights da regressão kernel em configurações de alta dimensão.

Estudo revela compartilhamento de dados eficiente em modelos de ML para tecnologia de baterias.

Um estudo sobre como usar redes neurais pra preparar estados de gato de Schrödinger de forma eficiente.

Pesquisas mostram que há falhas em modelos de classificação de imagem quando os objetos estão parcialmente escondidos.

O Aprendizado Federado aumenta a privacidade e a eficiência nas operações de smart grid.

Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.

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Esse framework permite aprender rapidinho novas categorias de objetos com pouca informação.

Nova função de perda aumenta a precisão das previsões de fluxo de energia em sistemas complexos.

Um novo método melhora modelos generativos ao integrar regras físicas para movimentos realistas.

Uma nova abordagem melhora o design de circuitos de hardware usando aprendizado de máquina.

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Um novo sistema melhora a velocidade e a precisão da rotulagem de vídeos.