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Los científicos adoptan un marco independiente del modelo para descubrir nuevas señales de física.

El aprendizaje automático mejora el rendimiento en redes no terrestres 5G, mejorando la comunicación inalámbrica.

Las técnicas de aprendizaje automático mejoran la detección de defectos en celdas solares usando imágenes de electroluminiscencia.

Un nuevo método mejora la compresión de fronthaul usando aprendizaje automático para redes móviles.

Un estudio sobre cómo predecir los corrimientos al rojo de los GRBs mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora la comprensión del cáncer de páncreas a través de datos ómicos.

La computación cuántica puede mejorar la fabricación a través de simulaciones y diseños de productos mejorados.

Nuevos métodos mejoran la búsqueda de conductores iónicos en estado sólido para el almacenamiento de energía.

La IA está cambiando cómo predecimos los resultados del cáncer de pulmón y adaptamos los tratamientos.

Los avances en modelos predictivos mejoran las decisiones de tratamiento para pacientes con cáncer de recto.

Un nuevo método mejora el análisis de materiales blandos usando técnicas de aprendizaje automático.

Examinando cómo diferentes diseños afectan las opiniones sobre el discurso de odio.

El aprendizaje automático facilita el estudio de defectos en materiales, mejorando la precisión de las predicciones.

FlaKat ofrece una solución de machine learning para identificar y categorizar pruebas inestables.

Resumen de aplicaciones de aprendizaje automático en la clasificación de estados cuánticos.

Explorando aplicaciones de transfer learning para mejorar funciones de ciberseguridad y enfrentar desafíos de datos.

Entender el envejecimiento biológico puede ayudar a predecir riesgos de salud y longevidad.

Un enfoque nuevo mejora la velocidad y precisión al predecir propiedades de cristales usando aprendizaje automático.

Este estudio utiliza el aprendizaje automático para mejorar la comprensión de las ecuaciones de estado de las estrellas de neutrones.

Un nuevo sistema usa IA para ayudar a reducir el uso excesivo del smartphone.

ReMatch mejora la coincidencia de esquemas utilizando modelos de lenguaje mejorados por recuperación para mayor precisión.

Nuevos métodos automatizan el descubrimiento de leyes constitutivas para materiales hiperelásticos.

Este estudio desarrolla un modelo para identificar enfermedades retinales usando datos de imágenes brasileñas.

Este artículo habla sobre cómo usar LLMs para mejorar la educación de alfabetización de adultos y la precisión de las predicciones.

Analizando los síntomas de los pacientes con machine learning para mejorar los diagnósticos de COVID-19.

Un nuevo método usa aprendizaje automático para detectar errores en programas MPI de manera efectiva.

Examinando riesgos y defensas en redes de Distribución de Claves Cuánticas para comunicaciones seguras.

Usando Spa-Net para mejorar el análisis y clasificación de eventos di-Higgs.

Una revisión del papel del aprendizaje profundo en la predicción de configuraciones de rendimiento de software.

Aprende cómo los ataques de cambio de etiquetas amenazan la seguridad de las URL y las nuevas estrategias de defensa.

Un estudio revela cómo el aprendizaje automático mejora las predicciones de los espectros Raman para aminoácidos y péptidos.

Un conjunto de datos de referencia mejora el aprendizaje automático para una mejor detección de tornados.

La investigación explora métodos para diferenciar el código escrito por humanos del código generado por IA.

Una visión general de las explosiones de supernovas y su importancia en el universo.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático a través de la partición estructurada de características.

Los investigadores revelan nuevos hallazgos sobre las fases líquidas del agua bajo diferentes condiciones.

Un nuevo conjunto de datos mejora las predicciones del mercado de valores usando análisis de sentimiento de noticias.

Un nuevo modelo acelera la búsqueda de superconductores usando aprendizaje automático.

cDVGAN mejora los datos sintéticos para ondas gravitacionales y glitches, ayudando a los métodos de detección.

Un enfoque nuevo mejora las predicciones de reacciones químicas usando aprendizaje automático.