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Analisando os problemas com testes online de modelos de aprendizado de máquina.

O T-SciQ melhora a precisão de modelos pequenos em questões científicas usando dados de ensino avançados.

Camadas bilineares simplificam a análise e melhoram a interpretabilidade em redes neurais.

Um novo método melhora a otimização em espaços de alta dimensão para várias áreas.

Novos métodos melhoram a eficiência e acessibilidade do design de CNNs.

Novo funcional melhora previsões de diferenças de energia em complexos de metais de transição.

AGCSC oferece uma nova abordagem para agrupar dados complexos de forma eficaz.

Explorando métodos melhores para aprender características e melhorar a performance do modelo em dados fora da distribuição.

Novas abordagens pra melhorar o desempenho do modelo em classes raras no reconhecimento visual.

Este estudo analisa privacidade, robustez e equidade em métodos de destilação de conjuntos de dados.

Métodos de reconstrução levantam questões de privacidade em aprendizado de máquina, criando a necessidade de proteções mais fortes.

Um novo conjunto de dados melhora as buscas de vídeo incluindo tanto dados de texto quanto de vídeo.

Um modelo novinho prevê dados faltantes em fluxos turbulentos usando deep learning.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência em identificar texto em vídeos.

HiPool melhora como os modelos lidam com documentos longos usando um método baseado em grafo.

O modelo DDMM gera imagens de raios-X e segmentações de alta qualidade usando dados rotulados e não rotulados.

Descubra o papel da quantificação da incerteza em modelos de aprendizado de máquina.

Esse estudo fala sobre como os PLMs podem se adaptar a ambientes de programação que mudam.

Um novo método conecta decisões de RL a experiências passadas pra uma melhor compreensão.

Um novo método melhora a previsão de carga usando o operador de Koopman e técnicas de agrupamento.

Este trabalho fala sobre como melhorar a automação na geração de modelos de processos de negócios a partir de texto.

Explorando como o aprendizado contínuo ativo melhora a adaptabilidade e a retenção de conhecimento das máquinas.

Aprenda como o machine learning ajuda a organizar informações de blockchain.

K-SpecPart traz uma nova abordagem para a partição eficiente de hipergrafos.

Uma nova abordagem pra prever a cobertura de nuvens usando equações mais simples e fáceis de entender.

Novo conjunto de dados UIT-OpenViIC melhora a legenda de imagens para falantes de vietnamita.

DAS-N2N usa aprendizado de máquina pra melhorar a coleta de dados sísmicos reduzindo o barulho.

Um novo método melhora a detecção de elementos de gráfico usando contexto.

Aprenda como dFIL melhora a privacidade na codificação de instâncias para dados sensíveis.

A EDGE oferece uma maneira mais eficiente de gerar gráficos complexos.

Esse projeto explora métodos pra melhorar a compreensão das decisões judiciais.

Novos métodos melhoram as habilidades de raciocínio dos modelos de linguagem com abordagens estruturadas.

Técnicas de aprendizado de máquina mostram padrões estranhos em dados de física da matéria condensada.

O PointCMP enfrenta desafios para aprender de vídeos de nuvem de pontos 3D de forma eficiente.

Satélites agora aprendem e analisam dados sozinhos com aprendizado de máquina a bordo.

Usando técnicas modernas para analisar e prever massas nucleares com precisão.

Novos métodos melhoram a detecção de COVID-19 usando dados de pesquisa e aprendizado de máquina.

Um método pra modelos de linguagem grandes aprimorarem respostas通过 autoanálise.

Examinando como os preconceitos na IA afetam os resultados da saúde e maneiras de lidar com isso.

Um novo modelo melhora a interação parecida com a humana em sistemas de chat usando conversas reais.