O PointCLIMB permite que as máquinas aprendam com nuvens de pontos sem perder o conhecimento passado.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Esse estudo analisa os benefícios da recuperação pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem.
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O benchmark RoboBEV avalia sistemas BEV em relação a desafios do mundo real.
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RLOR melhora o aprendizado por reforço profundo para soluções de pesquisa operacional adaptáveis.
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Explorando métodos que esclarecem as decisões dos modelos de aprendizado profundo.
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Usar prompts visuais como círculos vermelhos pode melhorar o processamento de imagem da IA.
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Um novo método melhora a classificação de gestos, lidando com gestos conhecidos e não treinados de forma eficaz.
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Um estudo sobre otimização de portfólio com custos de transação e de manutenção integrados.
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Descubra como PCFGs e LLMs estão transformando a tecnologia de linguagem.
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Este estudo explora o uso de DRL pra melhorar o planejamento da sequência de montagem.
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Novo método automatiza checagens de roda durante a produção de carros pra segurança e qualidade.
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Novo modelo melhora o processamento de dados de radar pra uma detecção de objetos melhor.
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Melhorando Redes Neurais de Spikes através de técnicas inovadoras de compartilhamento de conhecimento.
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Uma olhada nos benchmarks NAS e seu impacto no design de redes neurais.
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Apresentando o Zoom-VQA, um jeito de avaliar a qualidade de vídeo em vários níveis.
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Esse framework usa adaptação no tempo de teste pra melhorar as previsões dos movimentos humanos.
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Um novo método identifica ações em vídeos sem precisar de dados previamente rotulados.
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Esse estudo compara modelos simples e mistos pra contar multidões de forma mais precisa.
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Esse artigo fala sobre como os limites PAC-Bayesian melhoram as previsões para sistemas LTI usando dados finitos.
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Saiba como o KalT-ESN melhora as previsões, mesmo com o barulho nos dados.
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Uma nova estrutura melhora a inferência aproximada em modelos gráficos probabilísticos.
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Novo método melhora a recuperação de multimídia ao combinar vários tipos de dados de forma eficaz.
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Um olhar sobre como as máquinas aprendem a tomar decisões em situações de incerteza.
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Novas abordagens pra melhorar a eficiência em redes neurais profundas.
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A pesquisa tem como objetivo melhorar a representação de dados usando métodos não lineares e estruturas temporais.
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ALR-GAN melhora a qualidade da imagem e o layout a partir de descrições de texto de forma eficiente.
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Uma nova abordagem melhora as previsões de propriedades moleculares usando aprendizado de máquina.
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EWT combina transformadas wavelet e Transformers pra melhorar a clareza e a eficiência das imagens.
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Novos métodos melhoram a confiabilidade do modelo diante de ataques adversariais.
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Um novo framework melhora os agentes de DRL para direção autônoma em ambientes reais.
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Um novo método para otimizar aprendizado de máquina mantendo a ortogonalidade de forma eficiente.
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Uma nova abordagem pra categorizar imagens sem rótulo de forma eficaz.
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Uma olhada nas novidades em modelos de reconhecimento de fala para mais eficiência e precisão.
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Uma olhada em como melhorar os cálculos com matrizes esparsas usando o SpChar.
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Investigando como a simetria molda o aprendizado em agentes através da inferência ativa.
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O BioSequence2Vec facilita a criação de embeddings numéricos a partir de sequências biológicas de forma eficiente.
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Explorando a superparametrização e funções de ativação em redes neurais e seu impacto na performance.
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PFELS combina privacidade e eficiência energética no aprendizado federado.
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Um novo método melhora a precisão do VPR gerando imagens de referência adicionais.
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Focando em algoritmos robustos pra lidar com entradas adversariais em ambientes de dados.
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