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Agências focam nos impactos humanos dos eventos climáticos pra melhorar a preparação pra desastres.

Este artigo analisa como os LLMs melhoram a recuperação de passagens densas.

Analisando como a compressão de modelos afeta as defesas contra ataques adversariais.

MarginMatch melhora o treinamento de modelos com pseudo-rótulos de alta qualidade.

Novos métodos melhoram a explicabilidade e o desempenho no aprendizado de múltiplas visões para várias áreas.

Pesquisas mostram as limitações dos modelos transformer com entradas aritméticas mais longas.

O IGNNet quer dar explicações claras para as previsões de aprendizado de máquina.

Descubra como árvores de decisão ótimas melhoram a tomada de decisão em áreas críticas.

Novo framework melhora o aprendizado a partir de vídeos de nuvens de pontos dinâmicas.

Uma nova estrutura melhora como as recomendações combinam com as preferências dos usuários.

A geração de dados sintéticos melhora a privacidade enquanto permite uma análise de dados valiosa.

Um novo método melhora o reconhecimento de personagens em quadrinhos ao combinar características do rosto e do corpo.

O MarginMatch melhora o aprendizado a partir de poucos dados rotulados usando o acompanhamento de desempenho do modelo.

Esse modelo simplifica as explicações ao juntar várias tarefas em uma só.

Combinar classificadores neurais com simulação Monte Carlo melhora os métodos de análise de dados.

Pesquisadores melhoram a precisão na detecção de objetos em cenas de trânsito usando conhecimento externo.

Este artigo analisa as fraquezas nos métodos de seleção de testes para sistemas de aprendizado profundo.

Um novo método melhora a previsão de movimento usando tarefas de aprendizado auxiliares.

A pesquisa destaca novas formas de melhorar as defesas dos modelos contra ataques adversariais.

EDNIL melhora a robustez do modelo contra mudanças nos contextos de dados.

Aprendizado de máquina ajuda a prever as condições da água em áreas sem estações de monitoramento.

Pesquisadores preenchem lacunas nos dados de velocidade das estrelas usando técnicas avançadas.

Um olhar sobre conjuntos intervalares fechados e seu comportamento de alternância.

Modelos recentes melhoram as previsões para interações de anticorpos com antígenos importantes.

Otimizando a seleção de características em pesquisas clínicas através da análise de similaridade textual.

Uma abordagem nova que combina ICL e geração de código para previsões melhores.

Um olhar sobre grafos, suas estruturas e conceitos importantes.

Um novo método melhora a previsão de movimento usando estratégias de aprendizado auto-supervisionado.

Explorando modelos de aprendizado de máquina pra um diagnóstico melhor de infecções fúngicas.

A aprendizagem biqualificada lida de forma eficaz com supervisão fraca e mudanças de conjunto de dados em machine learning.

O dataset VALERIE22 ajuda a desenvolver a direção automática segura através de imagens sintéticas de cidades.

DEQDet apresenta uma nova abordagem para detecção de objetos usando um modelo de equilíbrio profundo.

Melhorando o aprendizado contínuo através da adaptação do professor e destilação de conhecimento.

Este estudo investiga técnicas de computação quântica para melhorar o agendamento de aquisição de imagens de satélite.

Este artigo analisa métodos para avaliar a relação entre conceitos usando o DBpedia.

Apresentando a Knowledge Bridge Learning pra melhorar a transferência de conhecimento em deep learning.

Um novo método melhora a classificação da intenção de consulta em ambientes de compras online.

Abordando problemas de dados do mundo real com novos métodos de aprendizado.

A NAPA-VQ oferece uma solução pra guardar conhecimento em sistemas de IA enquanto aprende coisas novas.

Uma nova abordagem para entender dados em formato de grafo e as relações entre os nós.