Últimos artículos para Red Neuronal

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

Investigadores mejoran las simulaciones de combustión a través de la integración de IA y GPU.

Aprende cómo los PINNs combinan el aprendizaje profundo con la física para resolver problemas de manera eficiente.

Descubre cómo nuevos métodos mejoran la eficiencia en problemas científicos complejos.

Esta investigación evalúa estrategias para manejar sistemas complejos bajo incertidumbre.

Métodos más rápidos para analizar ondas gravitacionales usando redes neuronales muestran potencial.

Un nuevo método acelera las comparaciones de árboles de fusión en el análisis de datos científicos.

La detección cuántica usa la mecánica cuántica para hacer mediciones precisas en varios campos.

Esta investigación presenta un enfoque combinado para simulaciones de movimiento de proteínas más rápidas.

Explorando la conexión entre redes neuronales y autómatas celulares a través de la lógica de muchos valores.

Un nuevo estándar para mejorar cómo los robots localizan objetos usando varios métodos.

Nuevos modelos híbridos mejoran las predicciones del comportamiento de los materiales bajo estrés cíclico.

Este estudio presenta NNBF para mejorar los cálculos del estado fundamental en química cuántica.

Examinando cómo los algoritmos cuánticos pueden mejorar nuestra comprensión de las redes neuronales.

Este artículo explora métodos para identificar agujeros negros usando telescopios espaciales y aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la detección de errores en ADS usando patrones de activación neural temprana.

El experimento ATLAS revela hallazgos importantes sobre los procesos de producción electrodébil.

Este estudio avanza la educación musical al automatizar la evaluación de la dificultad de las piezas de piano.

Nuevos algoritmos mejoran el método POD desplazado para un modelado de dinámica de fluidos más chido.

La investigación se centra en mejorar los LLMs para una mejor representación del ucraniano.

Una mirada a los desafíos y avances en los sistemas de respuesta a preguntas visuales.

Un nuevo método mejora la reconstrucción de datos usando redes neuronales no entrenadas.

Un nuevo algoritmo revoluciona la imagen de radioastronomía con resultados más rápidos y de alta calidad.

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.