O TS-TCD junta dados de séries temporais e texto pra melhorar a precisão das previsões.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O TS-TCD junta dados de séries temporais e texto pra melhorar a precisão das previsões.
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Essa abordagem facilita a escolha de conjuntos de dados de pré-treinamento eficazes para modelos de linguagem.
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Este estudo combina métodos modernos e tradicionais pra uma melhor classificação dos dados de câncer.
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Melhorando a detecção de sinais de trânsito pra veículos autônomos mais seguros com métodos de aprendizado de poucos exemplos.
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Aprimorando a precisão do modelo Naive Bayes usando projeções de dados ótimas.
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Um método pra treinar modelos de linguagem usando técnicas de seleção de dados focadas.
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Analisando estratégias pra melhorar o aprendizado de características em conjuntos de dados desbalanceados.
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Apresentando um modelo que mistura métodos clássicos com deep learning pra fazer previsões de seguros melhorzinhas.
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Um novo conjunto de dados pra melhorar modelos que entendem gráficos e visualização de dados.
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Um novo método melhora os sistemas de recuperação usando consultas sintéticas sem dados rotulados.
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Um estudo das conexões de pontos e pesos únicos em árvores geométricas.
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Melhorando a precisão da tradução de linguagem natural para lógica de primeira ordem.
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Apresentando o FMDLlama, um modelo de linguagem pra detectar info financeira falsa.
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Um estudo sobre técnicas avançadas para melhorar a análise de incertezas na exploração sísmica.
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Uma olhada em como usar ajustes menores para grandes modelos pré-treinados.
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Este artigo investiga a justiça nos métodos de bloqueio para sistemas de comparação de entidades.
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Explore como redes particionadas nos ajudam a entender várias relações complexas.
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Abordando a detecção de incêndios florestais através de um conjunto completo de imagens de satélite.
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Um conjunto de dados maior melhora a detecção automática dos limites das áreas agrícolas a partir de imagens de satélite.
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Uma nova abordagem pra melhorar a destilação de conjuntos de dados usando informações de rótulo aprimoradas.
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O SPECTRUM facilita a criação de modelos lógicos probabilísticos pra tomar decisões melhores.
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Essa pesquisa analisa o papel dos LLMs em melhorar a extração de dados e a interação.
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Novo conjunto de dados e métodos melhoram a detecção de objetos para robôs pequenos em ambientes que mudam.
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Modelos de IA melhoram a compreensão das variantes genéticas para a saúde.
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Descubra como o LoRA-LEGO combina modelos pra lidar melhor com as tarefas.
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Um estudo sobre conjuntos de dados e métricas na pesquisa de respostas a perguntas.
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Aprenda como os hiperparâmetros afetam o desempenho e a complexidade das redes neurais.
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Combinar redes neurais de grafos e autoencoders variacionais melhora a precisão na classificação de imagens.
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Saiba como o LTN junta aprendizado de máquina com regras lógicas pra fazer previsões melhores.
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Uma nova arquitetura de modelo melhora a precisão e a eficiência das previsões.
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Conectando mercados pra melhorar as respostas sobre produtos.
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Um novo método baseado em leilão melhora a eficiência na coleta de dados de preferência para modelos de IA.
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Combinando modelos de física e aprendizado profundo pra melhorar previsões e gerenciar incertezas.
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Aprenda o básico sobre redes neurais e suas aplicações em várias áreas.
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Um novo método melhora a previsão da relevância da pesquisa usando embeddings de palavras.
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Um novo método usando grafos de conhecimento pra respostas precisas a perguntas simples.
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Um estudo sobre como melhorar sistemas de recomendação focando em técnicas de extração de características.
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Novos métodos melhoram a detecção de planetas além do nosso sistema solar.
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E2Tree melhora a explicabilidade em modelos de ensemble, aprimorando a compreensão dos processos de tomada de decisão.
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Esse estudo revela como os LLMs ajustam seu aprendizado através de padrões de atenção.
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