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Novo método melhora o desempenho do modelo em meio ao ruído de rótulos.

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Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em tarefas de planejamento de IA.

Novos métodos lidam com platôs estéreis em circuitos quânticos variacionais de forma eficaz.

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Esse estudo analisa como o conhecimento prévio melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do treinamento para RNNs usando métodos de otimização avançados.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado federado ao lidar com a diversidade de clientes e a eficiência.

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O CLIMBER oferece buscas de similaridade eficientes e precisas em grandes séries de dados.

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Uma nova abordagem pra melhorar a programação no Problema do Torneio Itinerante.

Novos métodos melhoram a eficiência nos cálculos de estrutura eletrônica.

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Novos algoritmos aumentam a eficiência no aprendizado ativo com redes neurais.

Novos métodos melhoram o agendamento de tarefas com previsões de interrupção variadas.

Examinando a eficácia de algoritmos autoajustáveis para problemas de otimização.

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DMesh oferece uma maneira flexível de representar e otimizar malhas triangulares 3D.

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ReZero melhora a velocidade de tomada de decisão em algoritmos MCTS enquanto mantém a qualidade de desempenho.

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A detecção de comunidades revela grupos escondidos dentro de redes complexas em várias áreas.