A Outram melhora o posicionamento de robôs com uma nova abordagem de localização LiDAR.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Novos métodos melhoram a clareza e os detalhes em imagens holográficas.
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Um olhar sobre o impacto da LSTA na análise de vídeo.
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Uma nova abordagem melhora modelos de deep learning para uso eficiente em tecnologia vestível.
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Este estudo melhora os modelos de segmentação ao lidar com exemplos ruidosos em aprendizado com poucos exemplos.
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AncLearn melhora a detecção de objetos e a reconstrução em cenas internas usando âncoras de forma.
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Novo método melhora modelos Transformer reduzindo o uso de computação e memória.
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Uma nova arquitetura melhora a eficiência energética e a velocidade na multiplicação de inteiros grandes.
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Apresentando o SALSA-CLRS pra melhorar a avaliação de algoritmos usando grafos esparsos.
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Linguagens de programação reversíveis abrem caminho para soluções de computação eficientes e tecnologia quântica.
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O NeuralLabeling simplifica o processo de rotulagem de imagens e vídeos em visão computacional.
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Novo método gera exemplos contrafactuais para melhorar a avaliação e o treinamento do modelo.
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Um novo método melhora o reconhecimento de placas ao usar imagens de ângulos diferentes das câmeras.
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Este artigo analisa as limitações do aprendizado em contexto em modelos de linguagem.
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Explorando o potencial dos qudits pra melhorar a eficiência do aprendizado de máquina.
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Um novo método usa Autoencoders Variacionais pra melhorar a precisão das previsões do tempo.
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LiDAR-UDA melhora a performance do modelo em várias configurações de sensor.
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Novas técnicas simplificam a prova de limites inferiores de comunicação em problemas de disjunção de conjuntos.
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Estudo explora formatos FP8 pra melhorar a eficiência e precisão dos modelos.
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Um novo método para processamento eficiente de pacotes em redes de alta velocidade.
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Um novo sistema pra treinar modelos de linguagem grandes de forma rápida e eficiente.
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Novo método melhora a detecção de objetos para veículos autônomos usando dados multimodais.
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Pesquisas mostram como modelos simples superam métodos complexos em tarefas de Meta-RL.
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