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Investigando técnicas para reducir el ruido en la computación cuántica usando redes neuronales.

Un nuevo enfoque para jugadores en juegos parcialmente observables de estado continuo usando estrategias en tiempo real.

Un nuevo modelo predice resultados para pacientes en UCI con ventilación mecánica.

Nuevos métodos mejoran la precisión al contar los huevos del mosquito Aedes aegypti.

Nuevos métodos mejoran la predicción de regiones de proteínas que no tienen una estructura estable.

Integrar información física suave mejora las predicciones de redes neuronales en modelado hidráulico.

El aprendizaje automático mejora los modelos de viscosidad artificial para simulaciones numéricas más precisas.

Un nuevo método combina técnicas tradicionales con redes neuronales para mejorar la localización del sonido.

Explorando el impacto de la propiedad del peaje en la resolución numérica de Juegos de Campo Medio.

La investigación sobre impurezas en el plasma de fusión es clave para soluciones de energía más limpias.

Un estudio explora el papel de la IA en la optimización de la estabilidad del plasma a través de predicciones efectivas del campo magnético.

Explorando redes neuronales para mejorar el control en columnas de destilación.

Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje profundo para leer automáticamente las hojas de puntuación del ajedrez.

Un nuevo método mejora el realismo de las imágenes al centrarse en las interacciones de la luz.

RSTAR-Net reduce los artefactos de rayo en imágenes de cáncer de pulmón, mejorando la precisión del tratamiento.

Un nuevo método mejora la precisión en la predicción de precios al afinar la selección de características.

Un nuevo método mejora las estrategias de control para sistemas complejos afectados por incertidumbres.

Este estudio utiliza métodos computacionales para analizar los títulos en textos históricos.

Una mirada a los marcos de planificación que equilibran la seguridad y la efectividad en entornos complejos.

Nueva tecnología combina computación cuántica e IA para mejorar el diagnóstico de la retinopatía diabética.

Integrar el deep learning mejora la precisión y eficiencia de la imagen sísmica.

Este estudio revela cómo las sinapsis cambian de fuerza y su papel en el aprendizaje y la memoria.

Un nuevo enfoque mejora las simulaciones de flujo turbulento usando técnicas de aprendizaje automático.

Nuevos métodos aprovechan arquitecturas simbólicas vectoriales para programar redes neuronales de manera eficiente.

Un nuevo sistema mejora la velocidad para detectar ondas gravitacionales.

Un método novedoso para resolver el modelo BGK usando redes neuronales.

Nuevos métodos mejoran la imagen de la dinámica celular con alta precisión.

Investigaciones recientes desafían la simplicidad de la Teoría del Neurona del Conocimiento en los modelos de lenguaje.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora la modelación de turbulencias para hacer mejores predicciones.

Explorando neuronas especializadas diseñadas para tareas específicas en redes artificiales.

Un nuevo método mejora la seguridad en la accesibilidad de alta dimensión para vehículos autonómos.

Explorando la importancia del softmax en el rendimiento y las aplicaciones de redes neuronales.

Este artículo examina cómo las redes neuronales predicen el comportamiento del sonido en conductos.

Un nuevo método para estimar FFR virtual usando técnicas de aprendizaje profundo.

Este artículo habla sobre la importancia y los desafíos de la detección de fuera de distribución en el aprendizaje automático.

DeepJSCC mejora la calidad de imagen en redes de relé, integrando la transmisión con aprendizaje profundo.

Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia de la completación de matrices en varios campos.

Nuevo método mejora la extracción de características para diagnosticar fallos en los rodamientos de las máquinas.

Un nuevo método mejora los cálculos de visibilidad para la IA en los juegos.

Explorando el impacto de PETScML en el aprendizaje automático científico a través de métodos de segundo orden.