Explorando métodos de transporte otimizados pra alocação de recursos em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Uma visão geral das técnicas de segmentação de imagem e suas aplicações.
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Explore um sistema que facilita a recuperação de conteúdo da web que você esqueceu.
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Um framework pra melhorar modelos de linguagem menores usando o conhecimento de modelos maiores.
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Novas técnicas melhoram as previsões de sistemas caóticos usando aprendizado de máquina e invariantes dinâmicos.
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O MASCOT melhora a recuperação de vídeo-texto com técnicas de mascaramento informado e co-aprendizagem.
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Novos métodos melhoram a comparação das distribuições de dados em aprendizado de máquina.
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Meta-aprendizagem ajuda sistemas de IA a se adaptarem rapidamente a novas tarefas com menos dados.
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Explore como a diferenciação automática e o Prolog trabalham juntos em várias áreas.
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Explorando o desenvolvimento de um modelo automatizado de geração de perguntas para educação.
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Analisando como modelos multilíngues representam várias línguas e as variações de desempenho delas.
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O ULIP-2 automatiza a geração de linguagem para formas 3D, melhorando o manuseio de dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar o cálculo de atenção em grandes modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a precisão na previsão dos movimentos de preços das criptomoedas.
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BBT-RGB apresenta técnicas eficazes para ajustar grandes modelos de linguagem usando prompts otimizados.
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Novas descobertas a partir de conjuntos de dados do mundo real melhoram a compreensão do aprendizado com rótulos complementares.
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FedAds oferece uma solução para uma estimativa eficaz de CVR enquanto protege a privacidade do usuário.
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Explorando métodos pra reduzir erros em sistemas descentralizados.
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Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina para diferentes condições climáticas.
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A SAM oferece uma segmentação eficiente para diferentes imagens aéreas, facilitando a análise.
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A descida de função aleatória facilita a otimização ao simplificar a escolha do tamanho do passo.
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A pesquisa tem como objetivo melhorar as habilidades matemáticas dos modelos de linguagem sem perder a compreensão da linguagem.
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Um novo método melhora o agrupamento de dados enquanto preserva a estrutura.
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Examinando como parâmetros a mais melhoram as estimativas do estado do sistema, mesmo com os desafios de medição.
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Estudo liga enxaquecas crônicas ao envelhecimento cerebral acelerado.
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Um novo conjunto de dados pra analisar sentimentos em artigos de notícias croatas, melhorando as capacidades de pesquisa.
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Pesquisadores usam regressão logística pra diferenciar estrelas RR Lyrae de binárias eclipsantes.
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Este artigo examina as ameaças em sistemas de recomendação federados usando informações visuais.
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O ResidualPlanner oferece insights rápidos e privados a partir de dados usando marginais ruidosos.
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Um novo modelo melhora a geração de explicações para sistemas de perguntas e respostas.
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Um novo método prevê a demanda por táxis enquanto garante a privacidade dos dados.
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Este estudo explora métodos para melhorar a resiliência de modelos de deep learning contra ataques.
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O SplitAMC melhora a privacidade dos dados e reduz a latência na classificação de modulação.
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Este estudo revisa métodos para reduzir o tamanho das redes profundas.
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Explore os métodos e desafios da avaliação de modelos em aprendizado federado.
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Uma nova abordagem para compressão de modelos que melhora a eficiência em modelos de linguagem.
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Abordando preconceitos em aprendizado de máquina através de anotações precisas de tom de pele.
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Modelos de Difusão Latente Geométrica melhoram a criação de moléculas 3D para aplicações científicas.
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Resolvendo problemas de barulho pra ter resultados melhores na geração de imagens.
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A monotonicidade garante justiça e transparência na tomada de decisões em aprendizado de máquina.
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