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Pesquisas revelam novas ideias sobre a resistência das plantas contra patógenos.

Esse estudo analisa problemas de qualidade nas instruções para modelos de geração de código.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do treinamento para RNNs usando métodos de otimização avançados.

Aprenda a classificar objetos usando imagens e nuvens de pontos 3D sem rótulos.

Novos métodos melhoram a eficiência na lida com tarefas complexas de linguagem.

Uma nova abordagem pra melhorar a e-saúde através de um gerenciamento de dados melhorado e privacidade dos pacientes.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado federado ao lidar com a diversidade de clientes e a eficiência.

O VAPAAD melhora a precisão da previsão de vídeo usando mecanismos de atenção.

O FastTuckerPlus acelera a análise de tensores esparsos usando busca local e tecnologia de GPU.

Usando caixas pseudo barulhentas pra uma escolha de modelo melhor na localização de objetos com supervisão fraca.

Um novo método melhora a reconstrução a partir de dados usando redes neurais não treinadas.

Estudo destaca os riscos de raios para turbinas eólicas e o papel do aprendizado de máquina nas previsões.

O DiffScaler melhora modelos de difusão pra várias tarefas de imagem de forma eficiente.

Pesquisas mostram estratégias pra melhorar o SAM em tarefas de imagem médica.

Apresentamos o FedFisher, um algoritmo inovador para aprendizado federado eficiente.

Uma nova ferramenta oferece definições flexíveis de justiça para análise de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora como os robôs rastreiam objetos em ambientes complexos.

Descubra o método de Aproximação de Bola Móvel Estocástica pra resolver problemas de otimização complexos.

Novo método melhora a classificação de imagens com dados mínimos usando imagens não rotuladas.

Pesquisadores desenvolvem novas maneiras de analisar dados da web dos arquivos do Common Crawl.

Uma olhada em como métodos compactos melhoram o ajuste dos dados para grandes conjuntos de dados.

O aprendizado auto-supervisionado melhora o desempenho do modelo com menos dados rotulados.

Apresentando um novo método para melhorar a segmentação de imagem em imagens médicas.

Pesquisas mostram como LLMs podem limpar conjuntos de dados para tarefas de resumo.

A pesquisa mostra como é importante a justiça nas representações de linguagem em machine learning.

O modelo CoNFiLD oferece uma simulação de turbulência eficiente para aplicações em dinâmica de fluidos.

Um novo método de treinamento melhora o desempenho do modelo de linguagem e a experiência do usuário.

Explorando como redes neurais podem aproximar funcionais na análise de dados.

Um jeito novo de criar modelos de ação a partir de dados completos.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.

Novas técnicas aumentam a velocidade de desenvolvimento de ligas de composição complexa.

Um novo método resolve problemas em modelos de machine learning sem perder a precisão.

Melhorando a segurança do software ao detectar vulnerabilidades antes que sejam exploradas.

Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.

Um novo método melhora a eficiência no manuseio de pedidos para grandes modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora as previsões em dados tabulares usando LLMs.

Explorando métodos pra conseguir justiça em sistemas de classificação sem perder performance.

Um novo método melhora o agrupamento de imagens, mesmo sem saber quantas categorias existem.

Um novo método melhora a compreensão de modelos socioeconômicos usando imagens de satélite.

Pesquisando técnicas pra reduzir o barulho na computação quântica usando redes neurais.