Uma nova abordagem pra melhorar a detecção acústica sem comprometer a qualidade do áudio.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O EncodeNet melhora a precisão das DNNs sem aumentar o tamanho do modelo.
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Apresentando os UGEs, um jeito novo de manter os dados seguros e utilizáveis.
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Uma abordagem nova melhora a remoção de ruído usando uma função de perda com restrição de traço.
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Explorando novas maneiras de melhorar a representação da incerteza em deep learning.
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Aprenda a melhorar o desempenho da multiplicação de matrizes para deep learning no Versal ACAP.
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Raciocínio contrafactual ajuda a entender as vulnerabilidades no código.
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O novo modelo emoDARTS melhora a precisão em reconhecer emoções na fala usando aprendizado profundo.
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Este estudo explora o impacto de clones de código em frameworks de deep learning e na qualidade do software.
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A SynCellFactory gera vídeos de células sintéticas pra melhorar os dados de treino e facilitar o rastreamento.
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Novo modelo melhora a estimativa de profundidade usando dados de câmera de eventos através de algoritmos eficientes.
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Um novo método melhora o poder preditivo ao transformar dados tabulares em imagens.
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O RSTAR-Net reduz artefatos de streak em imagens de câncer de pulmão, melhorando a precisão do tratamento.
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Uma visão geral dos métodos de teste para bibliotecas de aprendizado profundo e sua importância.
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Llip melhora como as imagens são combinadas com diferentes descrições textuais.
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O SGD-PH combina métodos de primeira e segunda ordem pra ter um desempenho melhor no treinamento do modelo.
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Descubra a GRAWA, um método que melhora o treinamento distribuído para modelos de deep learning.
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Novas técnicas reduzem o acesso à memória e aumentam o desempenho em modelos de aprendizado profundo.
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Uma nova abordagem pra melhorar modelos de deep learning contra ataques adversariais.
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Novas técnicas melhoram o desempenho do modelo contra mudanças nos dados usando funções de perda não convexas.
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Explora a ascensão e a eficiência dos Transformers de Visão no processamento de imagem.
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Descubra um novo método para busca eficiente de arquitetura neural através de avaliações baseadas em grafo.
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Explorando neurônios especializados projetados pra tarefas específicas em redes artificiais.
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Esse artigo fala sobre os desafios de segurança dos modelos de deep learning e as estratégias de defesa.
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Esse artigo fala sobre um modelo white-box pra aprendizado não supervisionado eficaz.
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O BiSHop melhora o aprendizado profundo para dados tabulares com técnicas inovadoras.
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Uma visão geral dos problemas e métodos na segmentação cerebrovascular para imagens médicas.
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Um novo modelo melhora o desempenho dos transformers gerenciando a ineficiência de outliers.
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Explorando como o SAM melhora o desempenho do modelo em meio ao barulho de rótulos.
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Um framework que melhora o desempenho de agrupamento usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.
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Um olhar sobre como o AdamW melhora o treinamento em modelos de deep learning.
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Um novo framework melhora a qualidade da imagem enquanto reduz o tempo de processamento e o uso de recursos.
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Uma nova medida melhora as comparações de divergência entre várias distribuições de probabilidade.
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LHU-Net melhora a precisão e a eficiência na segmentação de imagens médicas, ajudando os profissionais de saúde.
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Esse artigo fala sobre estimadores de gradiente eficazes pra treinamento ciente de quantização em deep learning.
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Novos métodos melhoram o rastreamento de características da pele para aplicações de avaliação de saúde.
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DeepJSCC melhora a qualidade da imagem em redes de retransmissão, integrando transmissão com aprendizado profundo.
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SuRGe melhora imagens de baixa resolução usando técnicas avançadas de GAN.
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Um novo método melhora a eficiência das redes neurais profundas por meio de otimização automática.
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Um novo método melhora a edição de imagens de sensoriamento remoto usando dados mínimos e orientação por texto.
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