Um novo método melhora a estimativa de incerteza em modelos de aprendizado profundo.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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A DCC-Tree oferece uma nova forma de lidar com a incerteza nas previsões de árvore de decisão.
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A HERTA melhora a eficiência no treinamento de GNNs desdobradas enquanto mantém a clareza e a interpretabilidade.
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Um novo método melhora a extração de regras de associação a partir de dados de séries temporais.
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Um novo método pra sugerir algoritmos DFCIL ótimos usando fluxos de dados simulados.
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O método DTV melhora a confiabilidade das respostas de modelos de linguagem grande em problemas de matemática.
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Apresentando o VOROS, um método pra melhorar a avaliação de desempenho de classificadores em cenários desbalanceados.
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Um olhar sobre as funcionalidades do Adam e seu desempenho no treinamento de modelos.
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Explorando os fundamentos dos modelos de difusão e suas aplicações na geração de imagens.
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Um estudo sobre o impacto do deep learning na compressão de nuvens de pontos e na qualidade da textura.
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Uma olhada em métodos para simplificar funções de alta dimensão em sistemas de controle.
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O MAVOS apresenta um método eficiente pra rastrear objetos em clipes de vídeo longos.
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O framework OPTIN melhora modelos de transformadores sem precisar re-treinar pra várias tarefas de IA.
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Analisando preconceitos na previsão do próximo token e como eles afetam o desempenho do modelo.
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O ELGC-Net melhora a precisão na detecção de mudanças usando imagens de satélite.
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Data Mesh transforma a gestão de dados ao incentivar a propriedade e a colaboração das equipes.
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Esse artigo fala sobre métodos pra reduzir erros em modelos de linguagem.
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O dataset ChroniclingAmericaQA melhora a resposta a perguntas usando textos de jornais históricos.
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ArabicaQA melhora a resposta a perguntas em árabe com um conjunto de dados em larga escala.
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Um novo método melhora a confiabilidade em encontrar conexões dentro dos modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a estimativa de CATE e aprimora a tomada de decisões em várias áreas.
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Apresentando Mistura de Especialistas de Baixa Classificação para melhorar o desempenho em aprendizado multitarefa.
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