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Uma visão geral de como métodos de aprendizagem profunda lidam com equações diferenciais.

Uma nova abordagem melhora a precisão da estimativa de olhar usando múltiplos conjuntos de dados.

Um novo método para calcular operadores proximais sem classificar dados para otimização.

Um novo modelo identifica conexões em desenhos de engenharia elétrica de forma mais eficiente.

Um novo modelo melhora as previsões de interações entre proteínas e resistência a medicamentos.

Pesquisadores desenvolvem o LEGNet pra prever melhor as habilidades linguísticas em sobreviventes de AVC.

Uma nova abordagem melhora a segurança em drift para carros autônomos usando física.

Explorando como o barulho afeta modelos de regressão e suas previsões.

Descubra como o aprendizado profundo ajuda os robôs a organizar itens do dia a dia em mesas.

Modelos automatizados mostram que podem segmentar com precisão tumores de tecido mole em imagens de ressonância magnética.

FIP melhora o treinamento do modelo pra evitar manipulação de dados prejudiciais.

Um novo método melhora a confiabilidade das respostas de modelos de linguagem grandes.

Aprenda a otimizar de forma eficaz usando fontes de informação tendenciosas.

Essa pesquisa melhora os sistemas de busca focando na não relevância.

Novo framework melhora a capacidade das máquinas de entender ambientes 3D a partir de imagens 2D.

Descobrindo novas maneiras de criar formas 3D a partir de cortes transversais.

Um estudo sobre como classificar as condições climáticas em imagens pra melhorar o reconhecimento das máquinas.

Esse artigo compara representações de fala discretas e contínuas para um reconhecimento de fala eficaz.

Esse artigo explora como as características visuais influenciam nossas decisões.

Apresentando o HTLA, um modelo que melhora a precisão na classificação de textos por meio de um melhor alinhamento de rótulos.

Uma abordagem baseada em dados para resolver problemas lineares inversos usando operadores treinados.

Um novo método melhora a classificação ajustando modelos a padrões de dados que mudam.

Este estudo analisa o uso de deep learning para um controle de fluxo eficaz em torno de um cilindro quadrado.

Um novo método melhora a precisão da classificação de impressões digitais usando lógica fuzzy.

Novos métodos de marca d'água protegem os criadores em modelos de áudio generativos.

Um novo método melhora a identificação de autores em documentos históricos usando Transformadores de Visão.

Um novo método integra a ajuda humana pra melhorar o aprendizado OOD em modelos de machine learning.

Um novo método pra adaptar modelos de deep learning a dados não rotulados enquanto garante a privacidade.

Explorando a interseção entre feedback humano e sistemas multiagentes pra melhorar a colaboração.

Novos métodos combinam estimativa de densidade e deep learning pra detectar anomalias de forma eficaz.

Um olhar sobre como a IA pode esquecer dados privados durante a restauração de imagens.

A InvariantStock oferece previsões de ações estáveis em condições de mercado em mudança.

Melhorando os métodos de detecção de botnets com aprendizado de máquina e estratégias de defesa contra ataques.

Pesquisadores aprimoram modelos para prever crimes de forma mais precisa e ajudar a polícia.

Aprenda como processos gaussianos lidam com a incerteza de previsão em aprendizado de máquina.

Um modelo melhorando a análise de frases ao focar na estrutura das entidades.

Uma olhada nos métodos tradicionais e de aprendizado profundo para misturar estilos de imagem.

O aprendizado de máquina melhora a gestão do fluxo de ar instável em vários sistemas.

Um novo método para previsões precisas em situações físicas que mudam usando aprendizado de máquina.

Este estudo apresenta um novo método para modelagem de fluxo de fluidos melhorada usando aprendizado de máquina.