Aplicar redes neuronales gráficas mejora la gestión de la cadena de suministro y la precisión en la previsión de la demanda.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Aplicar redes neuronales gráficas mejora la gestión de la cadena de suministro y la precisión en la previsión de la demanda.
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CF-KAN mejora los sistemas de recomendación al superar el olvido y adaptarse a las preferencias del usuario.
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Los investigadores utilizan M3GNet para hacer predicciones eficientes sobre el comportamiento de materiales.
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Una evaluación de KANs para tareas en física de altas energías.
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CrossGR mejora las recomendaciones de productos en diferentes mercados usando tecnología de gráficos innovadora.
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Este artículo habla sobre redes neuronales que combinan de manera efectiva la aproximación y la generalización.
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Combinando tecnología y métodos para mejorar la detección de enfermedades en la endoscopia por cápsula.
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NumGrad-Pull reconstruye superficies de nubes de puntos 3D de manera eficiente y con más detalle.
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Los KANs ofrecen flexibilidad y adaptabilidad en tareas de reconocimiento de imágenes.
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Modelos innovadores inspirados en la biología reconfiguran la predicción del tráfico de red eficiente en energía.
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