Ein einzigartiger Datensatz erfasst das tägliche Leben von Kindern, um maschinelles Lernen und das Verständnis von menschlichem Lernen zu verbessern.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Ein einzigartiger Datensatz erfasst das tägliche Leben von Kindern, um maschinelles Lernen und das Verständnis von menschlichem Lernen zu verbessern.
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Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Erkennung von fernen Planeten zu verbessern.
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Ein neues System verbessert die Fehlersuche in Solarkraftübertragungsleitungen.
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Eine neue Methode verbessert die Genidentifizierung im Zusammenhang mit Diätbeschränkung und Aging.
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Neue Methode verbessert die Datensatzkondensation für bessere Ergebnisse beim maschinellen Lernen.
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Ein neuer Ansatz, um die Verarbeitungsgeschwindigkeiten von homomorpher Verschlüsselung zu verbessern.
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Maschinelles Lernen verbessert die frühe Erkennung der Melanomdicke durch Dermoskopie-Bilder.
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Eine neue Methode verbessert die Farbgenauigkeit von Digitalkameras mithilfe von maschinellem Lernen.
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Neue Methode verbessert die Schätzung von kausalen Effekten in der Wirtschaftswissenschaft.
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Neue Methoden verbessern die Vorhersage und das Engineering von RNA-Strukturen durch fortgeschrittene Machine-Learning-Techniken.
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Die Auswirkungen von KI auf juristisches Denken und Entscheidungsfindung erkunden.
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Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen bei der Diagnose von melanocytären Atypien hilft.
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Dieses Paper untersucht, wie KI und maschinelles Lernen die Vorhersagen von Markttrends verbessern können.
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Ein neuer Ansatz, um Teilchenkollisionen zu analysieren und so neue physikalische Erkenntnisse zu gewinnen.
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Ein neues Tool nutzt maschinelles Lernen, um Leistungsfehler effektiv zu erkennen.
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Ein Blick auf die Rolle von maschinellem Lernen bei der Leistung von faserverstärkten Verbundwerkstoffen.
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Forschung zeigt, dass man mit multi-agenten Reinforcement Learning den Luftwiderstand verringern kann.
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Entdecke neue Methoden für präzise Geräteortung in der 5G-Technologie.
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Die Untersuchung der Eigenschaften des Higgs-Bosons gibt Einblicke in grundlegende physikalische Fragestellungen.
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Eine Studie, die das HAR-Modell und maschinelles Lernen bei der Vorhersage von Aktienvolatilität vergleicht.
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Forschung zeigt Zusammenhänge zwischen Genen und Schmerz und eröffnet neue Behandlungsmöglichkeiten.
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Erforschen, wie maschinelles Lernen bei der Analyse von Nukleardaten hilft.
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Eine Studie nutzt Machine Learning, um mehr weisse Zwerge mit schweren Metallen zu finden.
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Entdecke, wie datengestützte Methoden die Messungen und Modellierungen in der Metrologie verändern.
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Dieser Artikel bespricht, wie maschinelles Lernen beim Entwerfen von mikrostrukturierten Materialien hilft.
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Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Identifizierung von Pflanzenstress durch automatisierte Datenaugmentation.
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SubDLe nutzt maschinelles Lernen, um Galaxie-Substrukturen effizienter zu identifizieren.
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Ein Machine-Learning-Ansatz zur Bewertung und Verbesserung der Produktivität von Mitarbeitern.
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Ein Blick auf szenariobasierte Tests zur Bewertung von Modellerzeugung.
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Neue Algorithmen verbessern die Vorhersagen von Quanten-Grundzuständen mit begrenzten Daten.
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Neue Methode verbessert die Anfallserkennung in EEG-Daten mithilfe von maschinellem Lernen.
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Erforschen, wie Bildung, Rasse und Armut die Gesundheit in den USA beeinflussen.
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Eine neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit Grobkorrektur für bessere Materialmodellierung.
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Eine Übersicht über Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von Verkehrsunfällen und Verbesserung der Verkehrssicherheit.
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Die Untersuchung von Higgs-Zerfällen könnte Geheimnisse über dunkle Materie und ihre Verbindungen offenbaren.
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Neue Techniken verbessern die Parameterschätzung bei partiellen Differentialgleichungen für verschiedene Anwendungen.
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MRI-Techniken könnten die frühzeitige Erkennung von Amyloid-Beta bei Alzheimer-Patienten verbessern.
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Humatch macht die Humanisierung von Antikörpermedikamenten einfacher, damit sie besser wirken und sicherer sind.
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AMBER nutzt maschinelles Lernen, um die Mesh-Generierung für technische Simulationen zu automatisieren.
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Eine neue Methode nutzt Deep Learning, um die Berechnungen der Energie von quantenmechanischen Vielteilchensystemen zu verbessern.
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