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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.

Aprende cómo el desenrollado mejora el entrenamiento de redes neuronales para simulaciones físicas.

Las técnicas de aprendizaje profundo mejoran la calidad de las imágenes de CBCT al reducir los artefactos.

Este estudio explora cómo las redes neuronales pueden analizar el comportamiento de los robots en enjambre.

Una mirada a cómo el tau y el amiloide-β impactan la progresión del Alzheimer.

Un nuevo método para generar pronósticos del clima mejora las predicciones de rendimiento de los cultivos.

Un nuevo método mejora el control de calidad para las imágenes solares en el Observatorio Solar Nacional.

Un nuevo método mejora la imagen de muestras sensibles en poca luz.

Combinar el lenguaje y la navegación mejora cómo funcionan los robots en diferentes entornos.

TREET utiliza transformadores para mejorar el análisis de entropía de transferencia en diversos campos.

Este artículo examina las dificultades de adaptar el aprendizaje profundo en entornos dinámicos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones de las redes neuronales.

Los PNCs combinan redes neuronales y circuitos probabilísticos para mejorar la predicción y el modelado.

DOUST usa el entrenamiento en tiempo de prueba para mejorar la detección de outliers sin necesidad de datos etiquetados.

Nuevos métodos ayudan a los robots a manejar desafíos en entornos dinámicos de manera efectiva.