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Explorando novas formas de garantir a confiabilidade nos resultados do aprendizado de máquina.

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Apresentando uma nova estrutura pra melhorar a detecção de objetos com menos esforço de rotulagem.

Examinando como a atividade cerebral se relaciona com redes neurais artificiais.

Uma nova forma de avaliar a adaptabilidade de modelos pré-treinados a novas tarefas.

O CyberForce junta estratégias de aprendizado pra proteger dispositivos IoT de malware.

Analisando como a semelhança entre os dados de treinamento e de teste impacta a incerteza nas previsões do modelo.

A pesquisa combina aprendizado profundo e grafeno pra criar metasuperfícies versáteis.

Um novo método pra sincronizar agentes apesar das imperfeições nos dados.

Um novo método melhora a edição de imagens faciais usando comandos de texto.

Uma visão geral dos Agentes Autônomos aumentados por LLM e seu desenvolvimento.

Um método pra ajudar modelos a prever classes que eles nunca viram sem precisar de muito retrabalho.

Analisando como o Copilot do GitHub impacta a segurança do código para os desenvolvedores.

Uma plataforma pra estudar modelos de linguagem avançados em contextos sociais.

Um método novo melhora o raciocínio de máquinas em quebra-cabeças visuais usando RPM.

Esse estudo apresenta um método pra reduzir o viés em modelos de aprendizado de máquina.

Explorando o impacto de métodos quânticos na análise de sentimento nas finanças.

Este artigo fala sobre novas ameaças às redes neurais profundas vindas de ataques de bit-flip.

Novas técnicas melhoram a velocidade da solução em otimização combinatória usando destilação progressiva.

DFM-X melhora redes neurais abordando o aprendizado por atalho através de insights de frequência.

Bio-SIEVE melhora a eficiência em revisões sistemáticas médicas usando modelos de linguagem de IA.

Esse artigo explora um novo modelo para identificação de intenção de fala e slots.

Apresentando o CoverNav, um jeito dos robôs encontrarem caminhos escondidos ao ar livre.

O modelo EquiDiff melhora a previsão de trajetórias de veículos para carros autônomos.

Os pesquisadores estão melhorando a busca por músicas ao combinar diferentes tipos de dados por meio de aprendizado contrastivo.

O CycleAdapt melhora a precisão na reconstrução de formas humanas a partir de dados de vídeo.

O framework MC-DRE melhora a identificação de eventos relacionados a drogas por meio de uma integração de múltiplos aspectos.

Avaliando métodos de aprendizado auto-supervisionado pra melhorar diagnósticos em imagens médicas.

Uma nova abordagem melhora o desempenho na segmentação semântica 3D usando aprendizado cruzado de Modalidades.

Um novo modelo melhora a qualidade das imagens de ressonância magnética com um tempo de exame reduzido.

Novo modelo HyperFormer melhora previsões em grafos de conhecimento hiper-relacionais.

Um olhar sobre novos métodos para avaliar as respostas de chatbots de forma eficaz.

Novo método melhora a habilidade dos robôs de entender as perspectivas humanas.

Um novo método melhora a precisão do texto gerado a partir de grafos de conhecimento.

TEED oferece detecção de bordas eficiente com mínima necessidade de recursos.

Examinando a justiça em aprendizado de máquina pra reduzir viés em setores críticos.

Um novo método melhora a computação óptica ao aumentar a eficiência de treinamento e o desempenho.