Examinando ataques adversariais e promovendo justiça através do treinamento mixup.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Examinando ataques adversariais e promovendo justiça através do treinamento mixup.
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Uma visão geral de como o tamanho do modelo e os dados afetam o aprendizado em redes neurais profundas.
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Um novo método ajusta as taxas de aprendizado pra treinar modelos mais rápido e melhor.
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Entendendo como Grafos de Conhecimento podem reduzir informações falsas nas respostas da IA.
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Novas estratégias melhoram o desempenho de GNN em tarefas de classificação de nós com múltiplos rótulos.
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Descubra como o aprendizado federado melhora o reconhecimento de atividades enquanto enfrenta desafios de dados.
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Um olhar sobre como várias medições de distância impactam formas e dados.
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Esse artigo explora como um transformador simples aprende o método de previsão do vizinho mais próximo.
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Um olhar sobre a geração de gráficos e sua importância em conectar o mundo.
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Um novo método simplifica a rotulagem de imagens médicas usando só uma fatia anotada.
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Explore um novo método que combina dados rotulados e não rotulados pra modelagem 3D eficiente.
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Um novo método melhora como a gente gera e entende distribuições condicionais.
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Novos métodos enfrentam desafios na identificação de classes fracas dentro do aprendizado federado.
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Descubra como a otimização sem horários transforma a eficiência do aprendizado de máquina.
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Pesquisas mostram que dados podem melhorar as taxas de sucesso na admissão de colégios.
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Analisando a questão da bajulação em modelos de linguagem grandes e suas implicações.
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Uma nova abordagem de treinamento melhora o aprendizado do modelo misturando exemplos fáceis e difíceis.
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A Explabox simplifica o aprendizado de máquina pra todo mundo, garantindo transparência e justiça nos modelos de IA.
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Um jeito novo de entender as relações causais em ambientes dinâmicos.
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Explorando o uso do RTDETR para estradas mais seguras em Bangladesh.
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Uma olhada no viés na IA e como lidar com isso de forma justa.
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Usando as relações entre galáxias, um GNN prevê as massas de halos de matéria escura de forma mais precisa que os métodos tradicionais.
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Usando dados sintéticos pra melhorar a precisão do reconhecimento de emoções faciais em máquinas.
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Um novo método gera dados realistas pra treinar modelos na verificação de identidade.
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Uma visão simples das constantes PL e LS em otimização e análise de dados.
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Usando LLMs pra classificar e promover práticas verdes nas redes sociais.
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Essa pesquisa melhora os Grafos de Conhecimento usando técnicas de amostragem negativa aprimoradas pra um desempenho melhor do modelo.
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Aprenda o básico da programação quântica e seus conceitos únicos.
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Os cientistas usam dados e simulações pra acelerar a descoberta de materiais.
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Um novo conjunto de dados que melhora a compreensão de vídeo e o raciocínio da IA.
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O KBAlign ajuda as máquinas a aprenderem mais rápido e de forma mais eficaz com técnicas de auto-perguntas.
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Um olhar sobre métodos de amostragem e suas aplicações em ciência de dados.
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Um novo método visa tornar os escores de risco genético mais precisos para ancestrias diversas.
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Pesquisadores desenvolvem métodos pra garantir a justiça em sistemas de aprendizado de máquina.
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A LISA vai escutar ondas gravitacionais, revelando segredos cósmicos.
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Usar linguagem pra melhorar a classificação de dados em diferentes situações.
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Uma olhada nos métodos de inferência causal e no papel dos Modelos Causais Estruturais.
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AeroGen cria imagens sintéticas pra melhorar a detecção de objetos em sensoriamento remoto.
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CAMA melhora a eficiência do aprendizado federado enquanto reduz o consumo de energia e as emissões.
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Mamba-CL melhora o aprendizado de IA mantendo o conhecimento antigo enquanto adquire novas tarefas.
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