Um novo método melhora o reconhecimento do estado de objetos usando grafos de conhecimento.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo método melhora o reconhecimento do estado de objetos usando grafos de conhecimento.
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Explorando a necessidade de justiça na tecnologia mobile e nos algoritmos.
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Uma nova abordagem pra manter a justiça em algoritmos de agrupamento de aprendizado de máquina.
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Apresentando um novo método pra calcular a distância de Wasserstein de forma eficiente em grandes conjuntos de dados.
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Novos métodos melhoram a calibração de redes neurais treinadas em conjuntos de dados destilados.
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Uma nova estrutura melhora as previsões na saúde usando estatísticas resumidas.
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Explorando como a remoção de itens afeta as recomendações em sistemas sequenciais.
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Um novo método melhora a velocidade de aprendizado em algoritmos de machine learning.
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TransFusion melhora a geração de dados sintéticos de séries temporais longas e de alta qualidade.
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Uma estrutura pra entender sistemas que mudam através de técnicas baseadas em dados.
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Analisando como funções específicas conseguem reconstruir perfeitamente variáveis aleatórias.
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Analisando a diferença entre o desempenho do modelo e as condições do mundo real.
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Um novo framework melhora a justiça em algoritmos usando informações demográficas incertas.
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Uma olhada nos métodos de quantização e suas aplicações usando a distribuição de Cantor.
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Uma visão geral da falta estruturada em pesquisas de saúde e suas implicações.
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Um olhar sobre como métodos de um passo e a regularização do crítico melhoram o desempenho de RL.
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Novos métodos auto-supervisionados melhoram as previsões de ações futuras em vídeos.
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Um novo método melhora a precisão da tradução para línguas de baixo recurso.
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Conjunto de ferramentas de código aberto melhora a análise de espectroscopia Raman em vários estudos.
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Um olhar sobre os principais componentes do deep learning e suas interações.
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Este estudo foca em melhorar as GNNs pra superar desafios de dados de treino enviesados.
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O PG-RCNN melhora a precisão da detecção de objetos 3D usando tecnologia LiDAR.
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Um novo framework melhora a robustez do Aprendizado Contrastivo de Grafos contra ataques estruturais.
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Novas pesquisas mostram como o Sumformer pode melhorar a eficiência dos Transformers.
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Este estudo analisa como os dados de pré-treinamento afetam a robustez do modelo em várias tarefas.
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Novos métodos melhoram a precisão na geração de relatórios médicos usando gráficos de conhecimento e treinamento inteligente.
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Um novo método melhora as transformações de imagem pra mais precisão e eficiência.
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Este artigo analisa como avaliar modelos de IA na saúde levando em conta a incerteza no diagnóstico.
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Investigando a justiça em sistemas de ML considerando múltiplos atributos protegidos.
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Explorando uma nova abordagem de regressão usando computação quântica.
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Esse estudo compara métodos para lidar com variáveis categóricas de alta cardinalidade em aprendizado de máquina.
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Explorando o potencial dos GANs híbridos quântico-clássicos na geração e classificação de dados.
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Investigando vulnerabilidades de DNNs contra ruídos adversariais na remoção de ruído de imagens.
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Técnicas para melhorar a tradução automática com estratégias de dados eficazes.
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Um novo método melhora o aprendizado de grafos não supervisionado por meio da estimativa de entropia e amostragem de subconjuntos.
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Um estudo sobre SCS versus camadas convolucionais tradicionais na classificação de imagens.
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Aprenda como o aprendizado em conjunto melhora a precisão das previsões, mesmo com barulho.
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Um olhar sobre sistemas em cascata e estratégias para previsões melhores.
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Este artigo analisa como imagens geradas podem melhorar tarefas de reconhecimento visual.
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A seleção de características simplifica a análise de dados ao identificar variáveis chave.
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