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Duas novas abordagens melhoram a confiabilidade na avaliação das explicações de modelos de IA.

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Este artigo analisa como novas ideias impulsionam o desenvolvimento de negócios e econômico.

Pesquisas mostram ligações entre os níveis de mtDNA e transtornos mentais, incluindo autismo e ansiedade.

Uma nova maneira de estudar como nossas ações afetam os sentimentos ao longo do tempo.

Esse estudo avalia a confiabilidade das ferramentas de IA na prática jurídica.

Este estudo examina métodos para contar soluções de equações complexas em teoria dos números.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão na pesquisa médica e tecnológica.

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A pesquisa apresenta um método pra melhorar a tomada de decisão em agentes de modelo de linguagem.

Apresentando um novo algoritmo pra lidar com cenários desafiadores da mecânica quântica.

A NEST usa redes neurais pra melhorar os testes psicométricos em estudos de visão.

A BEATRICE melhora a identificação de variantes genéticas causais usando técnicas avançadas.

Aprenda como os métodos de Monte Carlo melhoram os intervalos de confiança na pesquisa.

Um estudo revela estruturas cerebrais importantes em Uloborus diversus e seus papéis na construção de teias.

Descubra o PANBB, um novo método pra relaxar estruturas cristalinas de forma eficiente na ciência dos materiais.

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Pesquisas revelam novas técnicas para identificar as origens dos meteoros e melhorar a classificação.

Este estudo fala sobre as dificuldades de desaprender dados de modelos de machine learning.

Explorando a eficácia de questionários em VR pra coletar feedback melhor.

Um método pra calcular os expoentes de Lyapunov em equações de renovação pra estudar o comportamento do sistema.

Um olhar sobre métodos de privacidade e como eles funcionam na hora de compartilhar dados.

Este artigo analisa o papel da binarização na análise dos efeitos de tratamento contínuos.

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Pesquisas mostram como o aprendizado de máquina tá sendo usado pra estudar mutações em proteínas e as propriedades moleculares.

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Este estudo analisa a relação entre respostas escalares e covariáveis funcionais usando métodos estatísticos avançados.

Apresentando um novo método pra avaliar a qualidade dos dados em machine learning.

Novas sequências de RM melhoram a visualização de tecidos com curto T2*.

Um novo método ajuda a identificar erros em modelos de simulação.

Apresentando o SGBD: uma técnica pra melhorar a eficiência da amostragem Bayesiana.

Pesquisas iluminam os nucleons usando cromodinâmica quântica em rede e distribuições de partons generalizadas.

Uma olhada nos benefícios e limitações da destilação de conjuntos de dados em aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como modelos de sensibilidade calibrada melhoram a inferência causal em estudos.

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O PairNet melhora a precisão na estimativa dos efeitos do tratamento usando dados observacionais.

Uma visão clara de como erros de medição afetam previsões estatísticas.