Explora o STochastic Gradient Langevin Unlearning pra privacidade de dados em machine learning.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O PowerGraph melhora a análise de falhas na rede elétrica com técnicas avançadas de aprendizado.
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Novos métodos melhoram a geração de texto focando em citações concisas e relevantes.
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Um novo protocolo melhora a eficiência do treinamento de Redes Neurais Gráficas usando CPU e GPU.
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Esse artigo fala sobre um jeito de conectar comportamentos de ataque a técnicas usando o MITRE ATTCK.
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Um novo método melhora as previsões de mudanças geomagnéticas usando aprendizado de máquina.
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Um modelo de aprendizado de máquina dá estimativas rápidas das emissões de gases de efeito estufa da Nova Zelândia.
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Redes neurais tropicais melhoram a resistência contra ataques adversariais em aprendizado de máquina.
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Saiba como a Atenção Limitada melhora a clareza das imagens para vários sujeitos.
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Este artigo analisa questões no aprendizado de IA devido ao feedback humano limitado.
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Este estudo compara métodos SES para melhorar a lematização em várias línguas.
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Usando redes neurais pra resolver restrições em um modelo de gravidade.
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Uma nova abordagem pra misturar dados e melhorar o desempenho do modelo de linguagem.
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Um estudo destaca o impacto da contaminação de dados nas avaliações de modelos de código.
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Um novo método melhora a separação hiperespectral usando aprendizado profundo e mecanismos de atenção.
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Essa pesquisa melhora a tomada de decisão em situações de incerteza usando aprendizado em lote e estratégias dinâmicas.
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Apresentando o GreeDy e o CoDy pra dar uma clareada melhor nos modelos de gráfico dinâmico.
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Um novo método mostra que o aprendizado variacional pode se destacar no treino de modelos complexos.
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O ProLLM melhora as previsões de interações proteína-proteína usando modelos de linguagem avançados.
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Este artigo analisa como ataques adversariais mudam os conceitos aprendidos pelas CNNs.
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O método DeepKnowledge melhora a confiabilidade das DNNs em aplicações críticas.
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Um novo método melhora a estimativa de incerteza em modelos de aprendizado profundo.
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Novos métodos de encolhimento melhoram a estimativa de Hessiana para tarefas de otimização em aprendizado de máquina.
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Um framework pra máquinas aprenderem as preferências dos usuários a partir de dados visuais.
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Combinando modelos mecanicistas e de aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de glicose.
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Um estudo sobre como melhorar a classificação de culturas usando fontes de dados diversas e modelos de aprendizado profundo.
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Analisando como ataques adversariais afetam as previsões e explicações da IA.
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Um novo método melhora a privacidade no aprendizado federado online enquanto se adapta a dados que mudam.
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Um olhar sobre as causas e a detecção de imprecisões na tomada de decisão da IA.
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Uma nova abordagem melhora as estratégias de planejamento usando representações gráficas e métodos tradicionais de aprendizado de máquina.
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Reborn oferece soluções inovadoras para reconhecimento automático de fala sem dados rotulados.
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O BGWSR melhora as previsões na análise de dados espaciais usando métodos estatísticos inovadores.
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Esse artigo explica como os Vectores de Suporte Profundos melhoram a compreensão da tomada de decisão da IA.
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Nova abordagem de RNN melhora a resposta de velocidade motora em veículos elétricos e drones.
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Um método pra melhorar o entendimento de máquina através de embeddings multifacetados.
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Usando machine learning pra melhorar a identificação de vulnerabilidades em servidores web.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de malware usando técnicas de aprendizado de máquina.
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O LayoutFlow melhora a qualidade e a velocidade do layout para várias tarefas de design.
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Uma nova abordagem pra otimizar o streaming de vídeo enquanto garante a privacidade do usuário.
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Um guia pra melhorar a memória associativa usando métodos de descida de gradiente.
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