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Analisando como abordagens quânticas podem melhorar a resolução de problemas de satisfação de restrições.

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Uma nova abordagem usa dados pra simplificar a análise de sistemas complexos.

Explorando a ligação entre coloração suave e feliz e a detecção de comunidades em redes.

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Esse estudo analisa como fases de alta dimensão melhoram o desempenho de modelos de linguagem.

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GFLean transforma linguagem natural em declarações matemáticas formais de forma eficiente.

Estratégias melhoradas para agendamento eficiente de trabalho em máquinas paralelas.

Esse artigo analisa a inferência profunda e o cálculo sequencial no raciocínio lógico.

Explorando a interação de curvas com quantidades escalares e seu movimento.

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Os Problemas de Identidade e Grupo moldam nossa compreensão das estruturas matriciais.

A Universidade Innopolis tá na frente nas pesquisas sobre como lidar com identificadores em linguagens de programação.

Uma visão geral da complexidade de consultas e sua importância na ciência da computação.

Um novo sistema melhora a gestão de memória para IA usando GPUs.

Um novo método melhora as imagens geradas por modelos de consistência.

Explorando os desafios de bi-acessibilidade em redes de Petri com valores de dados.

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Novos algoritmos integram métodos de alta ordem pra otimização eficiente.

Uma abordagem eficiente em termos de recursos para ataques de backdoor em modelos avançados de aprendizado de máquina.

Explorando dependências de arestas pra melhorar a modelagem de grafos em redes do mundo real.

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Novas técnicas permitem treinar grandes redes neurais em hardware de consumidor com memória reduzida.

Este artigo discute técnicas de controle ótimo para sistemas dinâmicos descritos por equações hiperbólicas.

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Uma nova abordagem para agrupamento melhora o manuseio de dados tabulares.

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Uma olhada nas propriedades e na importância de redes parciais na matemática.

Explorando o algoritmo de Q-learning em duas escalas de tempo no aprendizado por reforço de campo médio.

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