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Um novo método pra melhorar o controle em sistemas complexos usando MR-ARL.

O framework SPOT melhora a eficácia de agrupamento em conjuntos de dados desequilibrados usando pseudo-rótulos.

Estudo investiga como modelos quase-interpolantes se saem em dados que nunca viram antes.

O SCRaWl usa estruturas de ordem superior pra uma análise de dados melhor.

Estratégias eficazes para lidar com incertezas em Redes Neurais Gráficas aumentam a confiabilidade.

Este estudo analisa métodos para manter a privacidade em tarefas de processamento de linguagem.

Uma nova ferramenta melhora as previsões para proteínas na separação de fases líquido-líquido.

Uma abordagem nova usando aprendizado de máquina pra inferir EDOs a partir de observações imperfeitas.

Novo método melhora a compreensão da pose humana usando imagens geradas.

NegPrompt melhora a classificação de imagens ao detectar de forma eficaz imagens fora da distribuição.

Analisando como o aprendizado de máquina desaprendido pode expor dados sensíveis.

Um novo método melhora o desempenho de FHE enquanto mantém a precisão na análise de dados.

Um método para aprender e avaliar políticas ao mesmo tempo usando todos os dados disponíveis.

LeGrad melhora a compreensão das previsões dos Vision Transformers através de heatmaps eficazes.

Um novo método melhora a ligação de eventos em textos usando raciocínio gerado por IA.

Aprenda como os modelos de difusão transformam ruído em dados estruturados, como imagens.

Combinar imagens e texto melhora a precisão na estimativa de profundidade 3D.

Uma nova métrica pra avaliar a precisão das explicações de modelos de IA.

DiffuseMix melhora o aprendizado profundo ao criar imagens de treinamento diversas e de alta qualidade.

A Melhor Modelagem de Resposta melhora a cooperação entre os agentes em ambientes competitivos.

Um novo método melhora a privacidade e o desempenho em aprendizado de máquina federado.

Os Vision Transformers usam autoatenção pra melhorar o desempenho em tarefas de visão computacional.

Explorando como transformadores favorecem funções de baixa sensibilidade pra melhorar o desempenho.

Uma nova abordagem pra melhorar a regulação de voltagem com técnicas avançadas de machine learning.

Novos métodos melhoram o desempenho do modelo em tarefas de aprendizado não supervisionado.

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.