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Analisando privacidade diferencial local e análise de vetores numéricos para compartilhamento seguro de dados.

Usando aprendizado por reforço pra melhorar a defesa da rede elétrica contra ciberataques.

Uma nova abordagem combate o esquecimento em aprendizado contínuo de forma eficaz.

Um olhar sobre como a atenção melhora o desempenho dos modelos de linguagem.

Um novo método pra alinhar grafos de conhecimento usando técnicas de aprendizado avançadas.

Uma nova abordagem usa GCRL pra melhorar a eficiência e a qualidade dos resultados dos modelos generativos.

Esse método melhora os ataques adversários alterando características sem mudar a qualidade visual.

A pesquisa destaca a necessidade de modelos robustos em aprendizado multimodal.

Um novo padrão pra reconhecer texto pequeno e denso em vídeos.

Investigando o impacto do tamanho do modelo em tarefas de sensoriamento remoto.

Uma nova estrutura mistura hábitos rápidos com metas pensativas para um comportamento de IA mais inteligente.

O StageInteractor melhora a detecção de objetos com uma atribuição de rótulos inovadora e otimização de recursos.

A pesquisa melhora a interpretação de ECG através de métodos de extração de características aprimorados.

Novo método de treinamento baseado em máscara melhora a precisão e versatilidade da modelagem 3D.

Novas técnicas melhoram as estimativas de parâmetros em modelos estatísticos complexos.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra detectar jatos incomuns e encontrar novas partículas.

Um modelo DQN leve melhora as soluções para desafios complexos de otimização.

Métodos de aprendizado por reforço otimizam novas moléculas parecidas com medicamentos para tratamentos de saúde mental.

Novos designs de células RNN melhoram muito o desempenho na classificação de imagens.

Uma estrutura flexível para identificar relações causais nos dados.

Um novo método melhora a edição de texto em imagens usando uma abordagem de codificador duplo.

Um novo modelo usa aprendizado de máquina pra estimar interações magnéticas em materiais.

O VAL-PAT melhora o reconhecimento e a busca por pedestres usando imagens e texto.

Este estudo destaca métodos pra melhorar o desempenho de classificadores de imagem através de zoom e enfrentando preconceitos.

APES e S-APES melhoram a privacidade no aprendizado federado sem perder precisão.

GraphGANFed combina métodos de ponta para geração de moléculas enquanto garante a privacidade dos dados.

Um novo modelo simplifica o treinamento e melhora o desempenho da rede neural em várias tarefas.

Um novo método melhora o treinamento para identificar objetos camuflados com imagens diversas.

Um novo método melhora a classificação de dados usando técnicas de aprendizado semi-supervisionado.

Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a precisão na estimativa de parâmetros de pulso a laser para a attociência.

A habilidade do ChatGPT de identificar relações temporais é promissora, mas precisa melhorar.

Um novo método melhora a segmentação de imagens otimizando os fatores de redimensionamento de forma eficiente.

Essa pesquisa melhora o ajuste de programas tensor em diferentes hardwares usando técnicas de aprendizado por transferência.

Uma olhada no DNAS e seu impacto no design de redes neurais.

Esse framework melhora a verificação de falantes usando dados não rotulados e técnicas de agrupamento.

Um padrão completo para avaliar modelos de Texto-para-Imagens em várias habilidades.

O método MOST localiza vários objetos em imagens sem precisar de rótulos extensos.

Esse artigo analisa como melhorar os algoritmos de aprendizado focando nas distribuições de dados.

Um novo método prevê como gotas de líquido se comportam em superfícies.

Um método usando câmeras estereoscópicas para estimar a velocidade dos veículos com precisão.