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O framework E3 melhora a detecção de imagens sintéticas realistas usando dados limitados.

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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a IA na triagem do câncer colorretal.

Um novo método melhora o ranking na recuperação de informações usando scores de relevância detalhados.

Um novo método melhora a eficiência do aprendizado de máquina com feedback humano.

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Os pesquisadores querem gerar dados sintéticos equilibrados pra evitar viés em machine learning.

O aprendizado de lista permite que os computadores forneçam várias respostas, melhorando a precisão nos sistemas de IA.

Uma nova abordagem pra melhorar a seleção de exemplos e ter melhores resultados de modelos de linguagem.

Integrar conhecimento semântico e estrutural melhora a precisão da tipagem de entidades em gráficos de conhecimento.

Um novo método busca melhorar a justiça em aprendizado de máquina sem comprometer o desempenho.

Um estudo sobre métodos para detectar psicose através de prontuários eletrônicos de saúde.

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O MCPNet oferece insights mais claros sobre as decisões de modelos de aprendizado profundo por meio da extração de conceitos em múltiplos níveis.

Um novo framework aumenta a confiança na previsão através de aprendizado e raciocínio.

Pesquisas mostram como o aprendizado de máquina identifica estruturas de matéria escura em imagens de lentes gravitacionais.

O Soft Mapper melhora a visualização de dados otimizando as funções de filtro nos gráficos Mapper.

Um novo método ajuda modelos de linguagem a gerar texto mais rápido e de forma mais eficiente.

Aprenda como previsões seletivas melhoram a precisão das previsões e a tomada de decisões em várias áreas.

Um novo método melhora o movimento dos robôs com insights sobre o comportamento humano.

O VAPAAD melhora a precisão da previsão de vídeo usando mecanismos de atenção.

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

Um novo modelo melhora a precisão do layout de ambientes a partir de imagens únicas.

O DiffScaler melhora modelos de difusão pra várias tarefas de imagem de forma eficiente.

Um novo algoritmo revoluciona a imagem de rádioastronomia com resultados mais rápidos e de alta qualidade.

O HyperMono melhora a precisão do gráfico de conhecimento usando raciocínio em duas etapas e monotonicidade de qualificadores.

Novo método melhora a classificação de imagens com dados mínimos usando imagens não rotuladas.

Uma olhada em como métodos compactos melhoram o ajuste dos dados para grandes conjuntos de dados.

O aprendizado auto-supervisionado melhora o desempenho do modelo com menos dados rotulados.

A SFPNet oferece recomendações que levam em conta o contexto pra melhorar a experiência de compras online.

Pesquisas mostram como LLMs podem limpar conjuntos de dados para tarefas de resumo.

O CLIMBER oferece buscas de similaridade eficientes e precisas em grandes séries de dados.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.

Um novo método resolve problemas em modelos de machine learning sem perder a precisão.

Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.