Novo projeto melhora a compreensão das situações de trânsito pelos carros autônomos.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Uma visão geral das funções softmax e mecanismos de atenção em grandes modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem melhora a segmentação de imagem usando modelagem binária independente.
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Apresentando o NSRwH pra melhorar o ajuste de expressões matemáticas.
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Usando aprendizado auto-supervisionado pra prever o desempenho de bilheteira.
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Um novo algoritmo melhora a augmentação de dados usando informações de rótulo para um treinamento de modelo mais eficaz.
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Um estudo comparando técnicas de aumento de dados pra melhorar modelos de visão computacional.
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AOT-SNNs melhoram a estimativa de incerteza em redes neurais spiking pra fazer previsões melhores.
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Um novo método melhora modelos 3D a partir de digitalizações barulhentas do mundo real.
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Um novo método pra melhorar a precisão das previsões e as estimativas de incerteza em machine learning.
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Este estudo melhora a capacidade das GNNs de lidar com tarefas de múltiplos nós usando técnicas de rotulagem inovadoras.
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Novo método melhora o reconhecimento de imagens com poucos exemplos.
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Melhorando a classificação de SPNs através da combinação de imagem médica e dados clínicos.
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Um novo método melhora o agrupamento alinhando representações em várias perspectivas.
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CCLONE analisa dados de scRNA-seq pra identificar células cancerígenas de um jeito mais eficaz.
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Este estudo revela como a sociodemografia influencia as relações regionais além da geografia.
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Uma nova abordagem usa estruturas de grafo pra melhorar a precisão das tags em imagens.
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Esse estudo analisa o aprendizado com poucos exemplos e os desafios que isso enfrenta na visão computacional do dia a dia.
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Um novo método melhora a precisão das consultas SQL a partir de entradas em linguagem natural.
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Novos métodos melhoram a imagem de condutividade usando aprendizado profundo e abordagens tradicionais.
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Explorando novas maneiras de aprender por imitação de forma eficiente em máquinas.
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GCNH melhora o aprendizado a partir de estruturas de grafo complexas, lidando bem com a heterofilia.
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O SequeL facilita experimentos de Aprendizado Contínuo com compatibilidade para PyTorch e JAX.
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Um novo método melhora a eficiência do modelo ao aprender com dados limitados.
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Esse artigo fala sobre classificação multilabel e suas condições de aprendizado em machine learning.
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Esse artigo destaca a importância da personalização pra melhorar o desempenho dos modelos de linguagem.
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Esse artigo analisa abordagens de classificação em pares e sua eficácia em várias aplicações.
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Nova abordagem de meta-aprendizagem melhora a seleção de algoritmos de detecção de anomalias não supervisionada.
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Um olhar sobre métodos adaptativos para identificar problemas em dispositivos IoT.
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Um novo método melhora a detecção de desinformação nas redes sociais usando dados não rotulados.
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Aprenda como as GNNs melhoram a classificação de texto ao capturar relações complexas entre palavras.
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asRNN melhora a memória e a estabilidade no treino de sequências longas em aprendizado de máquina.
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O B2Opt simplifica a otimização de caixa-preta, melhorando a eficiência e os resultados com menos avaliações.
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Estratégias para melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.
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Explorando as complexidades das paisagens de perda em redes neurais.
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Explora o impacto das transformações de imagem na performance do modelo em aprendizado auto-supervisionado.
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Aprenda sobre explosão de gradiente e técnicas para estabilizar o treinamento de deep learning.
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O MANS melhora o treinamento de modelos usando gráficos de conhecimento multimodais com uma amostragem negativa mais eficaz.
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O MORSE melhora a segmentação de imagens médicas ao lidar com os desafios principais em detalhes e eficiência.
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SynthPop++ cria populações sintéticas pra decisões melhores baseadas em dados.
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