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Los modelos del mundo ayudan a los coches autónomos a predecir eventos en la carretera para mayor seguridad.

Un nuevo método mejora la resolución de ecuaciones complejas usando aprendizaje automático.

Un nuevo método simplifica la transferencia de estilo de audio utilizando efectos no diferenciables.

Examinando la capacidad de los LLM para resolver problemas matemáticos, especialmente aritmética modular.

Un nuevo método combina redes neuronales y descomposición de dominios para resolver PDEs complejas.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia en redes neuronales de picos sin depender de la tarea.

Un nuevo método mejora los modelos de difusión utilizando la estimación de puntajes de vecinos más cercanos.

Una revisión del papel del aprendizaje profundo en la predicción de configuraciones de rendimiento de software.

Este artículo examina modelos de aprendizaje profundo y su comprensión a través de curvas de aprendizaje.

Este método mejora la eficiencia de localización mmWave usando técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

Explorando el comportamiento de los neutrinos durante las supernovas y sus efectos de conversión de sabor.

Los elastómeros dieléctricos convierten la energía eléctrica en movimiento mecánico, ofreciendo diversas aplicaciones.

Una mirada a cómo los sistemas neuronales moldean nuestra inteligencia.

Un nuevo método mejora la eficiencia para resolver PDEs con aprendizaje profundo.

Evaluando la incertidumbre en las redes neuronales para mejorar las predicciones científicas.

La investigación explora la conexión entre la teoría de cuerdas y las masas de los quarks.

Este proyecto tiene como objetivo mejorar el reconocimiento del habla mixta de gujarati-inglés.

Explorando cómo los ejemplos adversariales influyen en los modelos de aprendizaje automático.

Nuestro método elimina las auto-intersecciones en formas y poses de cuerpo en 3D.

Una mirada a cómo ICLRNN mejora las redes neuronales para aplicaciones del mundo real.

Un nuevo diseño de modulador mejora la comunicación de los dispositivos IoT.

Un nuevo modelo mejora la precisión y la eficiencia en la predicción de la densidad electrónica.

El aprendizaje automático mejora la eficiencia y la precisión en el diseño estructural de vigas continuas.

Nuevas técnicas mejoran la calidad de imagen del CBCT y la velocidad para mejores resultados en los pacientes.

Los investigadores combinan redes neuronales para mejorar la precisión y eficiencia de las simulaciones.

Un nuevo emulador acelera el estudio de las curvas de luz de las kilonovas.

La investigación muestra que el aprendizaje profundo mejora nuestra comprensión del ritmo del lenguaje.

Un nuevo método mejora el análisis de la superficie cerebral a partir de escaneos de MRI.

Las lógicas diferenciables mejoran el aprendizaje automático a través de una verificación formal y técnicas de entrenamiento más avanzadas.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen afectada por el ruido de speckle usando aprendizaje automático.

Explorando cómo los UDEs mejoran la comprensión de los sistemas neuronales a través de técnicas modernas.

Nuevo método mejora la identificación de eventos inusuales en grabaciones de video.

Usando redes neuronales para resolver ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.

Examinando el papel de las funciones de señal y los retrasos en las redes neuronales.

Protocolos innovadores mejoran el aprendizaje automático mientras protegen datos sensibles.

Una mirada a cómo las redes neuronales pueden modelar funciones complejas en varios campos.

Usando redes neuronales para resolver restricciones en un modelo de gravedad.

LayoutFlow mejora la calidad y la velocidad de los diseños para varias tareas de diseño.

Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.

La investigación analiza el aprendizaje automático para mejorar los chequeos de salud fetal durante el parto.