Neuste Artikel für Regulierung

Eine Analyse der Nicht-Eindeutigkeit in der Kontinuitätsgleichung und ihre Auswirkungen.

Maschinen werden besser darin, Zeichnungen mit minimalen Beispielen zu erstellen.

Wir stellen eine Methode vor, um die Datenanalyse mit hierarchischer Modellierung und Bayesscher Statistik zu verbessern.

Eine Studie über robuste Strategien in Markov-Spielen unter Unsicherheit.

Neue Methoden verbessern die EIT für bessere medizinische Bildgebung und Diagnostik.

Forschung zeigt, dass es in tiefen neuronalen Netzwerken mehr Komplexität gibt als bei herkömmlichen Modellen.

Zylindrische Shearlets verbessern die Bildklarheit bei Scans von dynamischen Objekten.

Entdecke neue Methoden, um die Leistung von Offline-Verstärkungslernen zu verbessern.

Strategien zur Optimierung der Vermögensallokation unter Berücksichtigung von Datenunsicherheiten.

Innovative Techniken verbessern das Lautsprecherdesign und die Klangrichtung.

Stufenweise Boosting in der verteilungsbasierten Regression verbessert die Analyse von komplexen Daten.

Dieser Artikel bespricht effektive Methoden zur Verbesserung der Unsicherheitsquantifizierung in komplexen Modellen mithilfe von neuronalen Netzen.

Untersuchen, wie neuronale Netzwerke während des Trainings Merkmale lernen.

GENTLE verbessert das maschinelle Lernen, indem es effektiv bedingte Verteilungen aus begrenzten Daten lernt.

Methoden erkunden, um die Entscheidungsfindung mit vorhandenen Daten zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Bildklarheit in der biomedizinischen Bildgebung durch iterative Verfeinerung.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Materialien mit hyperspektraler Bildgebung.

CCL sorgt dafür, dass neuronale Netze ihre Genauigkeit behalten, während sie neue Aufgaben lernen.

Erforschen, wie Machine-Learning-Techniken dabei helfen, inverse Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen.

Lerne Methoden, um die Klarheit in verschwommenen Bildern wiederherzustellen, wichtig für wissenschaftliche Forschung.

Verknüpfung von theoretischen Vorhersagen und experimentellen Daten durch Spektraldichten in der Quantenfeldtheorie.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit bei der Bilderzeugung aus Textaufforderungen.

DropKAN verbessert die Leistung von KANs, indem es Probleme mit Dropout angeht.

Ein genauer Blick auf die Verbesserung von verschwommenen und verrauschten Bildern in verschiedenen Bereichen.

In diesem Artikel werden Methoden zur Schätzung von Quantilen in gerichteten Daten diskutiert.

Eine neue Methode zur Identifizierung von Wechselpunkten in Datenmustern mithilfe kontinuierlicher Optimierung.

Entdecke innovative mehrstufige Ansätze, die Optimierungsstrategien für komplexe Probleme verändern.

Die LIP-CAR-Methode verringert den Einsatz von Kontrastmitteln und verbessert gleichzeitig die Bildqualität.

Eine Übersicht über DNNs und Accordion-Netzwerke beim Umgang mit hochdimensionalen Daten.

Entdecke verschiedene Methoden zur Identifizierung von Anomalien in verschiedenen Bereichen.

Optimierungstechniken für reellwertige Funktionen mit einer modifizierten gemischten Newton-Methode verbessern.

Eine neue Methode vereinfacht das Editieren von 3D-Szenen mit nur einem 2D-Bild.

Neue Methoden verbessern die Variablenauswahl in der Analyse hochdimensionaler Daten.

Erfahre, wie föderiertes Lernen die Erkennung kleiner Objekte verbessert und dabei den Datenschutz wahrt.

Eine neue Methode verbessert die GAN-Leistung mit begrenzten Daten.

Eine Methode, um KI-Entscheidungen in Zeitreihendaten zu visualisieren und zu verstehen.

Ein neuer Ansatz vereinfacht das Training von äquivarianten neuronalen Netzen für bessere Leistung.

Dieser Artikel erklärt Kernel Ridge Regression und ihre Relevanz im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode zur Bewertung der Modellenleistung mit umfassender geschachtelter Kreuzvalidierung.

Ein Überblick über Feynman-Integrale und ihre Rolle in der Quantenfeldtheorie.