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Pesquisas avaliam as conexões entre modelos de fala e linguagem para melhorar o reconhecimento e a tradução.

Um novo método melhora a análise focando em células de dados individuais.

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Um novo método pra melhorar a otimização com gradientes imprecisos.

Analisando as conexões entre SFA e SR na análise de dados.

Novo modelo cria imagens de ressonância magnética do cérebro diversas usando física e aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram que é preciso ter métodos voltados pro usuário na Atribuição de Dados de Treinamento.

Explorando o impacto e o futuro dos grandes modelos de linguagem na comunicação.

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Pesquisadores estão juntando computação clássica e quântica pra fazer análise de sentimento mais rápida.

Explorando mapas invariantes e Equivariantes pra melhorar redes neurais.

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Estudo relaciona as propriedades visuais dos gráficos GAM à carga cognitiva pra um melhor entendimento.

O CausalBench ajuda os pesquisadores a estudar relações de causa e efeito usando dados de forma eficaz.

Esse artigo apresenta uma nova abordagem para inspecionar defeitos em isoladores nas redes de energia.

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Um estudo sobre o desempenho de modelos de detecção de objetos em dispositivos de computação pequenos.

Uma nova abordagem melhora o treinamento de grupos de modelos diversos de forma eficiente sem precisar de dados OOD separados.

Abordagens inovadoras melhoram a precisão dos testes estatísticos com dados incompletos.

Novo método melhora a habilidade de robôs com pernas de navegar em ambientes complexos usando entrada visual.

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Taxas de aprendizado dinâmicas e super conjuntos de nível melhoram a estabilidade no treinamento de redes neurais.

O LATEC oferece uma avaliação sólida dos métodos de XAI pra uma melhor transparência na IA.

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Novas abordagens em HAR melhoram o reconhecimento de atividades usando dados de smartphone.