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Los modelos generativos ayudan a enfrentar desafíos en la comunicación por satélite al crear datos sintéticos.

Mejorando la seguridad en los autos autónomos cuantificando la incertidumbre de las predicciones.

Este estudio examina la tecnología GPS para predecir réplicas en Japón.

Examinando el potencial del Aprendizaje Federado en dispositivos IoT y de borde.

Un nuevo enfoque aborda el problema del sesgo en los sistemas de IA.

Un nuevo sistema TTS mejora la generación de voz en varios idiomas con datos limitados.

Mediciones recientes revelan estructuras de resonancia significativas en las interacciones de partículas de charmónio.

i-Code V2 integra visión, lenguaje y voz para mejores respuestas de IA.

La investigación revela dinámicas intrigantes de un sistema estelar y sus compañeros.

Nuevos métodos ayudan a medir la competencia entre árboles para una mejor gestión del bosque.

Nuevos métodos buscan mejorar la comprensión de la dinámica familiar y la salud mental de los niños.

La tecnología de IA está transformando la forma en que se analizan los ECG para la salud del corazón.

Examinando cómo el targeting en línea del gobierno afecta la transparencia, la privacidad y la igualdad.

Un nuevo método aprovecha la simetría en los datos para tener mejores resultados de aprendizaje.

Un estudio sobre cómo los museos adquieren arte contemporáneo y su impacto en los artistas.

DBScope simplifica el análisis de datos de Estimulación Cerebral Profunda para clínicos e investigadores.

Explorando la intersección de la computación cuántica y los avances en aprendizaje automático.

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Entendiendo modelos que combinan varios tipos de datos para generar mejores resultados.

Estudiar galaxias supermasivas revela nuevas perspectivas sobre la estructura y evolución del universo.

Explora cómo las Redes Bayesianas mejoran los conocimientos en varios campos, incluyendo la medicina y la biología.

Nuevo enfoque mejora la predicción de las formas de péptidos macrocíclicos para el diseño de medicamentos.

ShuttleSet ofrece datos detallados para analizar partidos de individuales de bádminton.

Un nuevo modelo mejora las predicciones del movimiento de los peatones al tener en cuenta la incertidumbre de los sensores.

Un nuevo enfoque para obtener mejores insights sobre sistemas complejos usando redes neuronales.

Métodos innovadores mejoran cómo los robots aprenden de diferentes tipos de datos.

Examinando los problemas de privacidad en las tecnologías FemTech para la salud de las mujeres.

Un nuevo enfoque utiliza datos limitados para mejorar las predicciones de interacciones entre proteínas y péptidos.

Abordando el desafío de calibración en el aprendizaje profundo con técnicas Mixup.

Un estudio encuentra métodos efectivos de aprendizaje automático para predecir la recurrencia del cáncer rectal.

Un nuevo marco mejora la identificación del riesgo de insuficiencia cardíaca y la atención al paciente.

Un enfoque nuevo revela información sobre redes de satélites LEO basadas en datos reales de usuarios.

Este estudio analiza datos de motores de búsqueda para entender comportamientos de vacunación y la hesitación.

La investigación muestra que GAP puede mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje usando texto aleatorio.

Esta investigación analiza dialectos usando grabaciones de audio para revelar sus similitudes.

Nuevo método mejora la adaptación de TTS con requisitos de datos mínimos.

Los trabajadores en masa usan cada vez más LLMs, lo que genera preocupaciones sobre la autenticidad de los datos.

Usando aprendizaje automático para acelerar el diagnóstico de fallos en microservicios.