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NeSyCoCo verbessert die Fähigkeit von KI, Sprache und Bilder effektiv zu verknüpfen.

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Neurale Netzwerke bringen Klarheit in herausfordernden Umkehrproblemen in verschiedenen Bereichen zurück.

Forscher steigern die Effizienz von Robotern, indem sie die Reibungsmodellierungstechniken verbessern.

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Wissenschaftler simulieren den r-Prozess mit neuronalen Netzen für schnellere Ergebnisse.

Forscher nutzen neuronale Netze, um Off-Shell-Effekte in der Teilchenphysik zu simulieren.

Ein neuer Ansatz macht die Geräuscherkennung zugänglicher und effizienter.

Wissenschaftler jagen am Large Hadron Collider nach dem schwer fassbaren geladenen Higgs-Boson.

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Eine neue Methode optimiert Lookup-Tabellen mit 'egal'-Bedingungen.

Der Einsatz von neuronalen Netzen zur Klärung winziger magnetischer Muster deckt Materialgeheimnisse auf.

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Bürgerwissenschaft und KI kombinieren für bessere Einblicke in die Verbreitung von Arten.

Ein Blick auf zielgerichtete semantische Kommunikation und ihren Einfluss auf die Effizienz.

Ein neuer Ansatz zur Suche nach verborgenen Gravitationswellen mit fortschrittlichem maschinellen Lernen.

Lern, wie Optimierungsebenen das AI-Lernen und die Entscheidungsfindung verbessern.

Ein Datensatz, der die Grenzen von Machine-Learning-Algorithmen testet.

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Eine frische Aktivierungsfunktion verbessert neuronale Netze zur Lösung komplexer physikalischer Probleme.