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Uma nova estrutura melhora a precisão do treinamento e a eficiência energética para SNNs.

Um novo framework para árvores de decisão foca em aprender de forma econômica com dados em streaming.

Uma nova abordagem usa aprendizado de máquina pra acelerar simulações de matéria escura.

O Gym-preCICE simplifica o aprendizado por reforço pra aplicações em dinâmica de fluidos.

Um conjunto de dados diverso que apoia o crescimento da tecnologia de carros autônomos.

Conjuntos de dados menores podem melhorar a eficiência do treinamento do modelo e preservar informações essenciais.

Este estudo analisa como o comprimento do sinal afeta o desempenho na separação de fala.

SeqAug melhora o aprendizado de máquina ao aprimorar a aumentação de dados para vários tipos de dados.

O benchmark TempoSum avalia o desempenho de modelos de sumarização com informações que mudam.

Um olhar sobre como estimar distribuições de dados afetadas por ruído.

Melhorando a segurança com a detecção automatizada de itens ilegais em imagens de raio-X.

Um novo modelo melhora o reconhecimento de objetos em robôs lidando com imagens incertas.

Um estudo comparando métodos para detectar eventos em texto com exemplos limitados.

Este estudo analisa e enfrenta o preconceito de gênero nas legendas de imagens de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a detecção de emoções apesar de rótulos de dados bagunçados.

Usar classes de fundo aumenta a precisão do modelo em tarefas de classificação de imagens.

Um novo modelo de aprendizado de máquina prevê a progressão do Alzheimer de forma mais precisa.

Uma nova maneira de combinar modelos de deep learning sem precisar re-treinar.

Abordando a privacidade e a valorização de dados no treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

A pesquisa analisa como anonymizar a fala mantendo o conteúdo emocional.

Analisando o contexto local e global pra melhorar o reconhecimento de entidades nomeadas.

Um novo método melhora o aprendizado de robôs com mapas elásticos, aumentando o desempenho nas tarefas.

Investigando métodos inovadores em correção de erro quântico usando redes neurais quânticas.

Um estudo sobre como melhorar as respostas da máquina através de gráficos de contexto dinâmicos.

Um novo método melhora a adaptabilidade dos sistemas de QA a diferentes áreas.

Este artigo fala sobre novos modelos para classificar textos árabes longos.

VicunaNER melhora o desempenho de NER usando uma abordagem de diálogo em duas fases.

Um novo método melhora a seleção de colunas de dados para uma análise melhor.

Apresentando o NGT, um método que junta transformadores com insights biológicos pra uma compreensão de linguagem melhor.

Apresentando um modelo que imita como o cérebro aprende com dados sensoriais.

Esse artigo explora como modelos de linguagem podem analisar o desempenho e os preconceitos de modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova ferramenta ajuda a visualizar os mecanismos de atenção dos modelos de transformadores.

Estudo sobre a eficácia dos modelos de tradução multilíngue para línguas indianas.

Explorando conjuntos convexos e sua importância em espaços de alta dimensão.

Explorando como a aceleração de hardware melhora o desempenho da computação de borda.

Um estudo sobre como a representação de texto influencia o agrupamento de avaliações de produtos.

Explorando como a largura impacta o desempenho e o treinamento de redes neurais.

Um método pra ajudar robôs a aprender tarefas observando os usuários.

Um novo método para avaliar a qualidade das explicações em modelos de IA.

Este artigo analisa como a escolha do kernel afeta a precisão da estimativa modal em estatística.