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Un nuevo método mejora la detección de contenido generado por IA sin necesidad de acceder a los datos del modelo.

Un nuevo método MCMC mejora la eficiencia en el análisis de datos complejos.

Mejorando la tecnología de energía de olas a través de diseños innovadores y técnicas de optimización.

Este estudio examina la integración de LLMs en algoritmos evolutivos para la optimización.

Explorando el papel del aprendizaje activo en el descubrimiento de fármacos a través del acoplamiento molecular.

Examinando el papel de la IA explicable en la lucha contra el sesgo.

Este estudio presenta un método novedoso para optimizar la asignación de tareas logísticas usando modelos sustitutos.

Presentando SMoRe GloS para un mejor análisis de sistemas complejos con modelos basados en agentes.

Presentando un nuevo método para mejores soluciones en tareas complejas de ingeniería y robótica.

Una mirada a métodos para mejorar la gestión del flujo de lodos en varias industrias.

La fusión de modelos combina diferentes modelos de IA para mejorar el rendimiento en varias tareas.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en las simulaciones usando diferentes niveles de fidelidad.

Un estudio sobre el uso del aprendizaje activo para mejorar los sustitutos de DNN para ecuaciones de difusión.

Un enfoque sistemático para el análisis de seguridad en sistemas complejos bajo incertidumbre.

Un nuevo método mejora las predicciones en sistemas complejos usando aprendizaje profundo y procesos gaussianos.

Este artículo explora cómo el aprendizaje por refuerzo puede optimizar las operaciones de microreactores.

Las técnicas de modelado eficientes mejoran los procesos de diseño en ingeniería y reducen costos.

Los investigadores están usando LIMO para crear moléculas especializadas para la medicina.

Explorando nuevos métodos para optimizar redes de comunicación cuántica usando aprendizaje automático.

Nuevas investigaciones revelan la importancia de las ondas gravitacionales de agujeros negros que se fusionan.

Explorando el papel de los modelos de sustitución en la mejora de la eficiencia del diseño de aviones.

Presentamos un nuevo enfoque para enfrentar desafíos de optimización complejos en diferentes áreas.

Los ingenieros mejoran la optimización del diseño usando modelos sustitutos y muestreo de Thompson.

Te presento DUCD, un método enfocado en la privacidad para proteger las DNNs de ataques adversariales.

Este artículo habla sobre la predicción conformal y su papel en mejorar la precisión del modelo.

Los investigadores están optimizando aceleradores de láser-plasma usando aprendizaje automático para producir mejores haces de electrones.

La investigación mejora el modelado predictivo para el almacenamiento seguro de desechos nucleares en formaciones de sal de roca.

Una mirada a cómo usar métodos bayesianos para mejorar la eficiencia experimental en varios campos.

Un nuevo modelo mejora las predicciones para sistemas complejos afectados por factores aleatorios.

Un nuevo método para mejorar el muestreo en problemas inversos bayesianos complejos.

Optimizando la investigación química usando diferentes fuentes de datos para obtener resultados más rápido.

Un nuevo marco simplifica el clustering al adaptar soluciones a necesidades específicas.

Este artículo investiga las amenazas que representan los ataques de envenenamiento en los sistemas de bases de datos.

Combinando modelos de física y aprendizaje profundo para mejorar predicciones y manejar la incertidumbre.

Un nuevo método acelera la resolución de ecuaciones complejas para aplicaciones del mundo real.

La investigación sobre predicciones eficientes en tecnología láser muestra buenas perspectivas.

Investigación sobre el modelado del comportamiento de la combustión en cohetes híbridos para mejorar la seguridad.

Aprende cómo los métodos adaptativos simplifican la identificación de parámetros en ciencia e ingeniería.

Los túneles de viento con ventiladores ofrecen nuevas formas de estudiar el flujo de aire de manera efectiva.