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Uma nova abordagem 3D melhora a precisão do rastreamento de movimento em vídeos.

Uma nova perspectiva sobre como as redes neurais aprendem características através de caminhos parecidos com os de especialistas.

Novas técnicas permitem tomar decisões mais seguras em aprendizado por reforço com a ajuda de especialistas humanos.

Um novo algoritmo melhora a eficiência no aprendizado em contexto para aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a segmentação de imagens usando descrições de texto e pares de imagens.

Explorando como o aprendizado semi-supervisionado combina dados rotulados e não rotulados pra criar modelos de IA melhores.

Um novo framework melhora a precisão de posicionamento para redes ultra-densas.

O BEAR melhora a avaliação do conhecimento relacional em modelos de linguagem.

Novos algoritmos melhoram o treinamento do modelo Maxent para prever ocorrências de incêndios florestais.

Melhorando a precisão do modelo ao corrigir problemas nos dados de entrada.

Uma nova abordagem pra proteger a privacidade das imagens na tecnologia sem perder o desempenho do modelo.

Analisando protocolos de aprendizado federado pra melhorar a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo.

HNAM combina precisão e clareza para uma previsão de demanda eficaz.

Um olhar sobre como os emaranhados ajudam na agrupamento e análise de dados.

Um novo método flexível para taxas de mutação melhora a eficácia dos algoritmos evolutivos.

Um método pra melhorar a retenção de conhecimento dos modelos de aprendizado de máquina durante o treinamento em novas tarefas.

Um método novo melhora o aprendizado em situações de múltiplos objetivos usando demonstrações anteriores.

Uma estrutura pra melhorar a seleção de modelos pré-treinados através de aprendizado em grafo.

Estendendo as distâncias Sliced-Wasserstein para variedades de Cartan-Hadamard para melhorar a comparação de dados.

O CLOUD oferece uma solução para causas ocultas na análise causal em diversos tipos de dados.

KGExplainer melhora a transparência na completude de gráficos de conhecimento com explicações significativas.

Explorando a viabilidade de modelos de linguagem menores para um planejamento de tarefas robóticas eficaz.

Este artigo explora a integração do controle PID em transformadores para melhorar a robustez e a qualidade de saída.

Investigando como os modelos de linguagem interpretam significados de frases complexas.

Novas técnicas melhoram a confiabilidade dos códigos polares usando aprendizado de máquina para comunicação digital.

Aprenda sobre transporte ótimo condicional e suas aplicações na transformação de dados.

Redes Neurais Estruturalmente Flexíveis melhoram a adaptabilidade para tarefas diversas.

Este artigo analisa métodos para gerar perguntas que melhoram a extração de argumentos de eventos.

Uma nova abordagem pra reduzir a complexidade das CNNs mantendo o desempenho.

Avaliando como a contaminação de dados afeta os métodos de avaliação de políticas.

Uma nova abordagem melhora nosso conhecimento sobre as propriedades das estrelas de nêutrons e equações de estado.

Novos algoritmos garantem justiça e diversidade na seleção de dados.

Um esquema pra melhorar o desempenho do modelo em condições que mudam.

Um novo método melhora a análise de imagens na patologia digital.

Pesquisadores melhoram a síntese de programas visuais com métodos de treinamento e feedback aprimorados.

PLINDER melhora a descoberta de medicamentos através de conjuntos de dados aprimorados de interação proteína-ligante.

A SportsHHI foca nas interações humanas em vídeos de basquete e vôlei pra melhorar a análise.

Este artigo fala sobre o algoritmo Majority-of-Three pra melhorar a precisão do aprendizado.