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Um novo método melhora as previsões usando dados de gráfico não rotulados de forma eficaz.

Um novo método melhora a segmentação de vídeos através de aprendizado auto-supervisionado sem precisar de rotulagem manual.

Pesquisas mostram um jeito de melhorar a eficácia de exemplos adversariais em enganar modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo explora o uso de aprendizado ativo para melhorar a segmentação de tecidos no diagnóstico de câncer de bexiga.

NeuroDM junta ciência do cérebro e mineração de dados pra ter melhores insights e resultados.

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Um método novo aborda desafios na análise de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado.

Melhorando sistemas de diálogo com geração de dados de treinamento diversos.

Um novo método melhora a compreensão de vídeos ao separar a análise espacial da análise temporal.

Uma nova abordagem melhora o desempenho da segmentação semântica usando técnicas de reconstrução de imagem.

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Um novo método melhora a reconstrução 3D a partir de imagens 2D usando uma função de perda topológica.

GDL ajuda engenheiros a resolver problemas de design de forma eficiente usando estruturas de grafo.

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Novos métodos melhoram o reconhecimento de emoções em vídeos usando Adaptação no Momento do Teste.

Uma olhada em dois tipos de recall em sistemas de compreensão de linguagem.

Um novo método melhora a clareza na tomada de decisões da CNN sem precisar de dados rotulados.

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Um novo método melhora o treinamento de modelos de linguagem enquanto economiza recursos.

Uma olhada em como ML, DA e UQ melhoram previsões em várias áreas.

Novos métodos melhoram a adaptabilidade do modelo para ambientes dinâmicos usando várias fontes de dados.

Novos modelos simplificam a compressão de dados mantendo a qualidade.

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CART melhora o aprendizado de máquina pra reconhecimento de vídeo adaptável em ambientes que mudam.

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Os fazendeiros melhoram a gestão das vacas com a detecção eficaz do número de baias.

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Novos métodos aumentam a eficiência na engenharia de proteínas com o uso de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para o deep learning usando pesos fixos pra ser mais eficiente.