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GeoBFN enfrenta desafios importantes na geração de estruturas moleculares 3D precisas.

Este estudo analisa como a profundidade do transformador afeta as tarefas de aprendizado.

Um novo método melhora as capacidades de aprendizado das redes neurais recorrentes.

O framework PriViLege melhora o aprendizado em Few-Shot Class Incremental Learning com modelos grandes.

Um novo framework melhora os métodos de desfoque de imagem usando deep learning.

Empilhar melhora a eficiência no treinamento de redes neurais profundas ao aproveitar o conhecimento existente.

Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão em conjuntos de dados desbalanceados.

Este estudo analisa a eficácia de vários algoritmos para detectar aeronaves em imagens de satélite.

ProtoVerse melhora a interpretabilidade na classificação de fraturas vertebrais usando deep learning.

O TSNet melhora a qualidade da imagem em condições de neblina usando uma abordagem de rede em duas etapas.

Uma nova arquitetura pretende ensinar sistemas de IA a combinar habilidades aprendidas para diferentes tarefas.

O framework SPOT melhora a eficácia de agrupamento em conjuntos de dados desequilibrados usando pseudo-rótulos.

DiffuseMix melhora o aprendizado profundo ao criar imagens de treinamento diversas e de alta qualidade.

Os Vision Transformers usam autoatenção pra melhorar o desempenho em tarefas de visão computacional.

Uma nova abordagem usando IA para controle eficiente de filas em ambientes reais.

Pesquisas mostram novos modelos pra melhorar a qualidade do áudio em vários ambientes.

Uma estrutura pra melhorar a seleção de modelos pré-treinados através de aprendizado em grafo.

Uma nova abordagem pra reduzir a complexidade das CNNs mantendo o desempenho.

Uma nova abordagem pra melhorar os mapas de saliência baseados em gradiente pra dar uma interpretada melhor nos modelos.

Esse estudo analisa como inicializações de peso pequenas afetam o treinamento de redes neurais.

Um modelo de aprendizado de máquina melhora a análise dos sinais de ondas gravitacionais de buracos negros.

Um olhar sobre como os ajustes de parâmetros moldam o treinamento de redes neurais.

Apresentando um novo modelo de programação pra desenvolver aceleradores de hardware de forma eficiente.

Um método de deep learning melhora a detecção de vulnerabilidades de software em código desconhecido.

Uma nova função de perda melhora a precisão em tarefas de segmentação semântica.

Explora como o movimento do sinal afeta o desempenho e o treinamento do transformador.

Novo método aumenta a confiabilidade das DNNs contra pequenos deslocamentos de imagem.

Um método que melhora as tarefas de segmentação com requisitos mínimos de treinamento.

Um novo método melhora a precisão na classificação de ambientes internos usando recursos avançados.

Um novo método usando deep learning enfrenta falhas em cascata em redes complexas.

Novos modelos têm como objetivo melhorar a segurança e a eficiência na energia de fusão.

Novo modelo melhora a análise de vídeo em tempo real com uma amplificação de movimento eficaz.

Um novo framework melhora a confiabilidade e a estimativa de incerteza na segmentação de imagens médicas.

Novo modelo melhora a precisão na detecção de tumores mediastinais usando aprendizado semi-supervisionado.

Usando caixas pseudo barulhentas pra uma escolha de modelo melhor na localização de objetos com supervisão fraca.

Melhorando imagens de rosto enquanto mantém a identidade da pessoa intacta.

Um novo método identifica rapidamente características em imagens lunares sem precisar de muita intervenção humana.

DPN melhora a previsão da taxa de cliques através da modelagem do comportamento dos usuários.

Comparando o AMD/Xilinx Versal ACAP e o Intel Stratix 10 NX em tarefas de deep learning.

Um método pra otimizar modelos mantendo a arquitetura deles em sigilo.