Últimos artículos para Pesas

Explorando tendencias dinámicas en la funcionalidad y diseño de redes neuronales.

Una nueva forma de evaluar la salud solo con una imagen de smartphone.

Una nueva herramienta para ajustar los datos de encuestas y que representen mejor a la población.

Un enfoque novel para analizar ADABOOST usando tablas de verdad para obtener mejores insights de los clasificadores.

Este estudio examina cómo el orden de la dieta influye en la ingesta de energía y los cambios de peso.

Aprende métodos efectivos para programar trabajos y mejorar la eficiencia y reducir tiempos de espera.

Una mirada a cómo minimizar los costos de transporte usando teoría de grafos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras aprende nuevas tareas.

Descubre cómo la optimización basada en enjambres usa la cooperación y la aleatoriedad para mejorar la resolución de problemas.

Descubre los tipos y aplicaciones de los autómatas ponderados en la modelación de sistemas numéricos.

AQC ofrece soluciones frescas para entrenar redes neuronales de manera eficiente.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de incertidumbre para la hadronización en experimentos de física de partículas.

Investigando estructuras que conectan puntos en grafos infinitos con propiedades únicas.

Examinando la efectividad de programar con tiempos de procesamiento de trabajos inciertos.

GRANDE usa descenso por gradiente para mejorar el aprendizaje a partir de datos tabulares.

MixQuant optimiza las opciones de ancho de bits para redes neuronales profundas, equilibrando eficiencia y precisión.

Explorando el álgebra de momento angular total de Dunkl y su importancia en matemáticas y física.

Nuevos métodos mejoran el control de errores en las pruebas en línea.

Una guía práctica para usar aproximación spline en el análisis de datos y la gestión de valores atípicos.

CooL-MiGuide ayuda a los participantes a perder peso y mejorar su percepción de la salud en ocho meses.

Este artículo habla sobre estrategias para maximizar pesos en problemas de empaquetado en triángulos.

Explorando la conexión entre las matrices de peso y el aprendizaje de características en redes neuronales.

Un enfoque nuevo para combinar diferentes modelos de manera efectiva para obtener un mejor rendimiento.

Explorando cómo la profundidad de la red impacta el aprendizaje y la generalización en IA.

TrialEmulation ayuda a los investigadores a analizar los efectos de los tratamientos usando datos observacionales.

El peso y los hábitos de los padres afectan mucho la salud de sus hijos.

Un análisis profundo sobre redes multilayer y sus aplicaciones en el mundo real.

Examinando métodos táctiles para simular peso en espacios virtuales.

Nuevos algoritmos mejoran la coincidencia de pesos en matroides para resolver problemas prácticos.

Una guía para equilibrar múltiples relaciones a través de horarios de reuniones efectivos.

DelGrad mejora el aprendizaje en Redes Neuronales de Picos al centrarse en el tiempo de los picos.

Este artículo examina el impacto de las redes neuronales en la forma y clasificación de datos.

Nuevo método reduce las amenazas de backdoor en redes neuronales profundas.

Un nuevo método mejora las predicciones de salud usando fuentes de datos externas.

Este estudio se centra en métodos eficientes para emparejamientos t en grafos restringidos.

SHiRA mejora la eficiencia del cambio de modelos en IA sin perder conceptos clave.

Una mirada a los desafíos y métodos de inyectividad en capas ReLU dentro de redes neuronales.

Explorando mejoras en la predicción de patrones de puntos usando Aprendizaje de Procesos Puntuales.

Una visión general de las álgebras de Araki-Woods retorcidas valoradas en operadores y su importancia en sistemas cuánticos.

BasisN aborda los desafíos de RRAM para cálculos más rápidos y eficientes en energía de redes neuronales profundas.