Categoria: Notícias

Os pesquisadores usaram dados de expressão genética para treinar um autoencoder de forma não-supervisionada, e descobriram que as camadas escondidas dessa rede revelava padrões de interação entre os agentes metabólicos, começando pelas mais elementais (proteína-proteína) até as mais complexas (genes associados a doenças).

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Como não existe um “bafômetro” para maconha, o produto Predict MEDiX usa reconhecimento facial e de voz para identificar os padrões característicos de alteração que ocorrem em pessoas incapacitadas pelo uso de substâncias que alteram as funções cognitivas, e assim permite determinar se um motorista, por exemplo, está incapacitado para dirigir.

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A nova arquitetura, chamada de Reformer, aplica as estratégias de hashing sensitivo à localidade e camadas reversíveis para permitir que o algoritmo processe janelas de contexto de até 1 milhão de palavras usando apenas um processador com 16 GB de memória, o que lhe habilita a compreender o contexto de um livro inteiro.

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