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Um novo método conecta aprendizado de máquina e informação mútua em sistemas de spins clássicos.

Um novo método melhora as GNNs, combatendo o oversmoothing e melhorando o desempenho.

Um novo método melhora a representação de dados topológicos para aprendizado de máquina.

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Novos métodos melhoram modelos de ordem reduzida para simulações de dinâmica de fluidos mais precisas.

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Um novo método usa ASTs aumentados pra melhorar a detecção de código paralelo.

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Novos métodos melhoram a rotulagem de partículas em experimentos de física de altas energias.

Um novo método melhora as previsões de espectros de massa pra identificar moléculas melhor.

Um estudo sobre como otimizar o aprendizado de robôs com melhor timing e hiperparâmetros.

DexArt melhora como os robôs aprendem a lidar com objetos do dia a dia.

Uma nova abordagem melhora a precisão da resolução de correferência de eventos em textos.

Um novo framework apresenta geração de imagens condicional eficiente sem precisar re-treinar os modelos.

Estudo revela que modelos encoder-decoder superam métodos tradicionais em tarefas de classificação de rótulos.

Um novo método melhora as defesas contra ataques adversariais de áudio em sistemas de reconhecimento de fala.

O RLocator melhora a localização de bugs usando técnicas de aprendizado de máquina.

Pesquisadores melhoram a classificação de moda usando imagens sintéticas e métodos inovadores.

Entendendo como os agentes colaboram apesar de influências adversariais em ambientes descentralizados.

Uma nova ferramenta enfrenta desafios de segurança em sistemas de energia ciberfísicos.

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Explorando os benefícios e desafios dos modelos de nível de caractere no processamento de linguagem.

A pesquisa foca em modelos eficientes para reconhecimento de palavras-chave usando redes ajustáveis.

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O GSpyNetTree melhora a classificação de ondas gravitacionais e falhas.

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