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Un nuevo método corrige las predicciones de aprendizaje automático en aplicaciones de ingeniería.

Un nuevo método combina técnicas basadas en datos con principios físicos para mejorar el modelado.

Nuevo método mejora la eficiencia en el diseño de máscaras de fase de vórtice usando aprendizaje automático.

Explora cómo los FGM mejoran la optimización bajo restricciones de datos.

La investigación destaca el impacto de la suavidad en los ataques adversariales en la generación de imágenes.

Un nuevo modelo mejora la cuantificación de la incertidumbre en sistemas térmico-hidráulicos nucleares.

Un nuevo método que combina modelos de lenguaje con estrategias de optimización para mejorar el rendimiento.

Un nuevo método para mejorar la optimización offline en varios campos.

Un nuevo método mejora la seguridad y eficiencia de los modelos de aprendizaje automático.

El nuevo modelo mejora la velocidad y precisión de las simulaciones para aplicaciones de ingeniería.

La investigación destaca nuevos métodos para abordar la mala especificación del modelo y mejorar la fiabilidad de las predicciones.

Un nuevo método integra estrategias de búsqueda local en la Optimización Bayesiana para problemas complejos.

La investigación explora métodos avanzados para entender cómo nadan los peces y mejorar el diseño de robots acuáticos.

Este estudio mejora el diseño de tubos de descarga usando aprendizaje automático para una mejor eficiencia en energía hidroeléctrica.

Un nuevo método mejora la precisión del modelado sustituto usando principios físicos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y la precisión en simulaciones complejas con incertidumbre.

Este estudio evalúa el impacto de datos de baja fidelidad en modelos sustitutos.

Este estudio evalúa modelos sustitutos para eficiencia y precisión en tareas de optimización.

Un nuevo enfoque usando redes neuronales gráficas para simulaciones de materiales multiescala eficientes.

Este artículo explora la optimización multiobjetivo y el enfoque MOEA/D.

Este artículo habla sobre técnicas para estimar con precisión las probabilidades de eventos raros.

Un nuevo enfoque mejora la optimización del diseño usando datos existentes y políticas aprendidas.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la optimización de secuencias de proteínas.

Un nuevo estándar mejora los métodos de optimización multi-objetivo offline en varios campos.

Un nuevo método mejora la optimización de simuladores de caja negra en varios campos.

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.