Computerwissenschaften - Computergestützte Technik, Finanzen und Wissenschaft

Ingenieure verbessern die Designoptimierung mit Hilfe von Surrogatmodellen und Thompson Sampling.

Neue Aktivierungsfunktionen verbessern neuronale Netzwerke zur Lösung komplexer Gleichungen.

Deep-MacroFin nutzt Deep Learning, um komplexe wirtschaftliche Gleichungen effektiv zu lösen.

Wir stellen LFLDNets vor, einen neuen Ansatz für die effiziente Modellierung komplexer physikalischer Systeme.

Die Rolle von Reinforcement Learning in der Transformation der finanziellen Entscheidungsfindung analysieren.

Untersuchen, wie Millimeterwellenstrahlung zu Hautverletzungen führen kann.

Ein neuer Ansatz zur Erstellung kontrollierter Szenarien für Finanzmärkte.

Eine neue Methode kombiniert Mannigfaltigkeitslernen mit Modellordnungsreduktion für mehr Effizienz.

StockTime kombiniert numerische und textuelle Daten für bessere Aktienprognosen.

ProteinGPT vereinfacht das Proteinstudium durch ein interaktives Chatsystem.

Das Einbetten von Indikatoren in Strukturen kann auf Überlastsituationen hinweisen und die Sicherheit erhöhen.

Ein Rahmen für faire Preise in der Cyberversicherung für Smart Homes.

Ein neues neuronales Netzwerk, STAResNet, bietet verbesserte Lösungen für die Vorhersage elektromagnetischer Felder.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Enzymfunktionen und -reaktionen.

Offener Zugang zu Daten stärkt die Gemeinschaften und treibt den Fortschritt voran.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen des Materialverhaltens mithilfe fortschrittlicher neuronaler Netze.

Neue Techniken verbessern die Effizienz bei der Modellierung komplexer Systeme.

Forschung untersucht, wie KI die Überwachung von Epidemien durch verschiedene Datenquellen verbessern kann.

Ein System, um Erkenntnisse aus sozialen Medienbeiträgen effektiv zu organisieren.

Maschinelles Lernen nutzen, um seltene Ereignisse in chemischen Prozessen vorherzusagen und die Sicherheit zu erhöhen.

Neuer Datensatz verbessert die Forschung zu Fahrzeugaerodynamik und die Effizienz im Design.

Diese Studie stellt ein neues Modell für intelligente Balken vor, das nichtlokale Interaktionen und piezoelektrische Materialien nutzt.

Analyse des Verhaltens von Betondecken unter extremen Brandbedingungen.

SINDyG verbessert das Verständnis von komplexen Systemen durch bessere Netzwerkmodellierung.

Innovative Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Strahlenanalyse.

Forscher nutzen datengestützte Methoden, um das Wasserstoffverbrennungsmodell zu verbessern.

Einsatz von tiefen neuronalen Netzen zur Verbesserung der Kollisionsdetektion in modernen Fertigungstechniken.

Neue GPU-Methoden beschleunigen die Pangenom-Analyse und verbessern die genetische Forschung.

InvariantStock bietet stabile Aktienprognosen in sich ändernden Marktbedingungen.

Eine neue KI-Methode vereinfacht die Erstellung von Chip-Layouts mit weniger Ressourcen.

Ein digitales Zwillingsmodell soll die Reaktion auf luftübertragene Schadstoffe in Städten verbessern.

MarS nutzt generative Modelle, um realistische Szenarien auf den Finanzmärkten zu simulieren.

Innovative Techniken verbessern die Effizienz beim Studium hyperelastischer Materialien und deren Anwendungen.

Design, Produktion und Lieferkette zusammenbringen für effiziente Teileproduktion.

KI und mechanische Simulation verbessern die Geschwindigkeit und Sicherheit im Architekturd Design.

Diese Studie analysiert die Preisbeziehungen zwischen verschiedenen Kryptowährungen, um Trends vorherzusagen.

Ein effizientes Verfahren zur Untersuchung des Elektronenverhaltens in Niedertemperaturplasma.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen von Medikamenten, die die Blut-Hirn-Schranke überwinden.

Untersuchen, wie Wasserstoff die Festigkeit und Duktilität von Metallen in verschiedenen Anwendungen beeinflusst.

Software nutzt Machine Learning für genaue Vorhersagen der Kryptowährungspreise.