Um novo método pra gerar visões a partir de menos imagens.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método pra gerar visões a partir de menos imagens.
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Um novo método melhora a robustez do modelo, mantendo o desempenho nas tarefas do mundo real.
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Pesquisadores simplificam redes neurais pra melhorar o desempenho em dispositivos com recursos limitados.
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CIS-UNet melhora a segmentação da aorta pra um planejamento cirúrgico melhor.
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Um novo método melhora a análise da superfície do cérebro a partir de exames de ressonância magnética.
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Um novo modelo melhora a previsão de desempenho em redes neurais através de um fluxo de informação aprimorado.
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SemLa oferece novas perspectivas sobre desafios complexos de classificação de texto.
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Apresentando um novo método pra gerar gráficos de cena mais precisos.
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Um novo método pra identificar anomalias em imagens médicas através de reconstrução pseudo-saudável.
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Novo método combina redes neurais pra melhorar a eficiência e o desempenho.
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Esse novo modelo prevê o comportamento de formas 3D mais rápido e com mais precisão.
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Esse modelo melhora as previsões pra equações diferenciais parciais usando técnicas inovadoras.
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Novo conjunto de dados pretende melhorar a precisão do diagnóstico por CAD.
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Esse artigo fala sobre métodos de poda pra melhorar a eficiência de redes neurais.
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O MAPNet traz novas estratégias pra melhorar a precisão do rastreamento visual.
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Essa pesquisa foca em melhorar o reconhecimento de emoções usando clipes de vídeo.
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LessNet oferece uma abordagem mais simples e eficiente para o registro de imagens médicas.
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SiNPhAR usa nitreto de silício pra melhorar a aceleração fotônica em tarefas de aprendizado profundo.
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Um novo método mostra que o aprendizado variacional pode se destacar no treino de modelos complexos.
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Um novo método pra melhorar a eficiência do treinamento de modelos de deep learning.
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Este artigo analisa como ataques adversariais mudam os conceitos aprendidos pelas CNNs.
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Um novo método melhora a estimativa de incerteza em modelos de aprendizado profundo.
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Um olhar sobre as funcionalidades do Adam e seu desempenho no treinamento de modelos.
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Explorar os pontos fortes e fracos das RNNs e Transformers no processamento de linguagem natural.
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A Annolid automatiza o rastreamento de animais em vídeos, ajudando os pesquisadores a estudarem o comportamento.
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Um novo método melhora a precisão e a rapidez na estimativa de constantes de Lipschitz para redes profundas.
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Soluções automatizadas para identificar tumores no cérebro mostram que podem melhorar o atendimento aos pacientes.
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A SEMA oferece uma abordagem flexível para aprendizado contínuo, adaptando modelos a novos dados de forma eficaz.
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Um novo método usa aprendizado profundo pra lidar com equações diferenciais estocásticas de forma eficaz.
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Este artigo fala sobre métodos para treinar redes neurais ReLU de duas camadas de forma eficiente.
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Este artigo fala sobre a importância da inicialização de parâmetros em redes neurais.
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Pesquisas mostram os benefícios de métodos adaptativos sem raiz quadrada para treinar modelos de aprendizado profundo.
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Um novo método melhora a precisão na detecção de câncer de mama contra amostras adversariais.
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Uma nova abordagem para regressão usando Processos Gaussianos de Deep Horseshoe pra melhorar a seleção de variáveis.
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MambaMixer melhora a eficiência do aprendizado profundo para imagens e previsões de séries temporais.
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Técnicas de visão ativa melhoram a resistência do deep learning contra entradas adversariais.
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Novos métodos melhoram a compreensão do aprendizado profundo na mamografia.
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A gente apresenta um jeito rápido de treinar no CIFAR-10, melhorando a precisão e a velocidade.
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Apresentando uma abordagem eficiente para matching de formas com mapas funcionais.
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Um novo método melhora os modelos de aprendizado profundo para conjuntos de dados desbalanceados.
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