Neuste Artikel für Anwendungen des maschinellen Lernens

Erkunde innovative Methoden, um die richtige Nutzung von PSA am Arbeitsplatz sicherzustellen.

Ein neuer Ansatz zur Optimierung von digitalen Schaltkreisdesigns mit Deep Learning Methoden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Analyse von Spinwellen-Daten.

Die Studie nutzt maschinelles Lernen, um die ungewöhnlichen Lichtmuster und chemischen Elemente des Mondes zu analysieren.

Ein neues Erkennungssystem soll Piloten vor Gefahren durch Stromleitungen und Masten schützen.

Eine neue maschinelle Lernmethode beschleunigt die Phononberechnungen für Materialeigenschaften.

Eine Studie kombiniert Infrarot-Thermografie und maschinelles Lernen für eine bessere Fiebererkennung.

CLP verwandelt molekulare Daten in Strings, um die Arzneimittelforschung zu verbessern.

Die Verfolgung der Augenbewegungen mit Event Kameras verbessert das Verständnis der Augenbewegungen.

Innovative Techniken verbessern das Verständnis von Elektronverhalten und -interaktionen in Materialien.

Ein Framework verbessert die Sicherheit in vernetzten Fahrzeugen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage des Flusses von Flusswasser.

Mit ANNs die Stromqualität in elektrischen Systemen verbessern, indem Harmonische vorhergesagt werden.

Forschung nutzt Optimierung und Maschinenlernen, um Atemwegsinfektionen durch Francisella tularensis zu analysieren.

RevGNN verbessert den Prozess der Empfehlungsfindung für akademische Gutachter mit fortschrittlichen Datentechniken.

CytoLNCpred verbessert die Vorhersagen von langen nicht-codierenden RNA-Standorten in Zellen.

Eine neue Methode zur Optimierung der Windenergieproduktion bei gleichzeitiger Reduzierung der Lärmbelastung.

Ein neuer Ansatz zur Untersuchung komplexer sozioökonomischer Systeme mit Hilfe von maschinellem Lernen und traditionellen Modellen.

Hierarchische Volumencodierung verbessert die 3D-Formdetails und die Glätte.

Entdecke, wie von Ameisen inspirierten Methoden komplexe Problemlösungen verbessern.

Die Kombination von maschinellem Lernen mit hydrologischen Modellen verbessert die Effizienz und Entscheidungsfindung.

Eine Studie zeigt, wie Trennungen die vollständige Verschmelzung bei Kernreaktionen beeinflussen.

Eine neue Methode kombiniert maschinelles Lernen mit menschlichem Input zur Analyse von Spiegelschnitzereien.

Die Forschung konzentriert sich auf Pflanzenmerkmale mit fortschrittlicher Bildgebung und Maschinellen Lerntechniken.

In diesem Artikel geht's darum, wie man maschinelles Lernen nutzen kann, um DFT-Berechnungen in der Materialwissenschaft schneller zu machen.

Entdecke, wie grosse Ensembles die Genauigkeit bei Wettervorhersagen verbessern.

Ein neues Datenset verbessert Machine-Learning-Anwendungen in der hyperspektralen Bildgebung.

Tyro verbessert die Identifizierung von Typfehlern für Programmierer, besonders für Anfänger.

Die Integration von LLMs in der Hochsprachen-Synthese für effektive Hardwareentwicklung erkunden.

Neue Erkenntnisse über a-SiN mit maschinellem Lernen und Simulationen.

Das N²AMD-Framework verbessert die Genauigkeit und Effizienz beim Studium von Materialdynamik.

Neue Techniken verbessern das Verständnis des Materialverhaltens bei Stress und Hitze.

Eine Studie zeigt eine Methode, um Fahrermüdigkeit genau durch Gehirnaktivität zu erkennen.

Eine neue Machine-Learning-Methode verbessert die Auswahl von Constraints für die gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung.

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

Diese Studie untersucht RL-Methoden, um das Verkehrsmanagement an Ampeln in städtischen Gebieten zu verbessern.

Neue Modelle verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Vorhersagen zu Waldbränden.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersage schädlicher Verbindungen in der Medikamentenentwicklung.

Diese Studie zeigt, wie Zellformen mit Bewegungsfähigkeiten zusammenhängen.

Neue Methoden verfeinern die konstitutiven Modelle für weiche Materialien mit statistischen Techniken.