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Un nuevo método mejora la fiabilidad de las redes neuronales en aplicaciones críticas.

Una mirada a la inferencia basada en simulación y sus aplicaciones en la investigación.

Un nuevo método para el aprendizaje continuo en sistemas de IA que mejora la retención del conocimiento.

Un nuevo método utiliza redes neuronales para mejorar el análisis de datos del espectro de potencia de galaxias.

Una nueva forma de simular el comportamiento estructural usando técnicas de aprendizaje automático.

NEST usa redes neuronales para mejorar las pruebas psicométricas en estudios de visión.

La investigación revela cómo los trenes de picos mejoran la comprensión de las interacciones neuronales.

Un nuevo enfoque reduce la complejidad en sistemas de comunicación multiusuario usando extrapolación a nivel de símbolo.

FlexKalmanNet mejora la navegación de naves espaciales aprendiendo de datos.

Un nuevo enfoque para mejorar la planificación del movimiento de robots y las tareas de manipulación.

Nuevos métodos de procesamiento mejoran el QIS para imágenes en tiempo real.

Un enfoque fresco para la representación de escenas urbanas digitales, enfatizando la velocidad y la calidad.

Un nuevo marco mejora la eficiencia y precisión al resolver problemas físicos complejos.

Las redes neuronales mejoran la eficiencia y la precisión en las simulaciones de transporte de radiación.

Los investigadores utilizan el aprendizaje auto-supervisado para mejorar la decodificación del habla a partir de la actividad cerebral.

La investigación explora nuevos métodos para la imagenología mamaria sin los agentes de contraste tradicionales.

Este método mejora la precisión y eficiencia de la CFD usando aprendizaje automático.

La comunicación sub-THz va a revolucionar la transmisión de datos a alta velocidad.

Mejorando la calidad de imagen en radioastronomía usando técnicas de aprendizaje automático.

Nuevos diseños inspirados en la naturaleza usando VoroTO mejoran el rendimiento del material de manera eficiente.

Los investigadores están usando datos para predecir la resistencia de manera eficiente en varias superficies rugosas.

Nuevos métodos mejoran la imagenología por TC para un mejor diagnóstico médico.

Usando aprendizaje automático para mejorar la tomografía del espacio de fases en aceleradores de partículas.

Un nuevo enfoque usando aprendizaje profundo mejora la claridad en la imagen astronómica.

Un nuevo modelo mejora el análisis de plasma en tiempo real para la investigación sobre fusión.

Usando machine learning para mejorar la comprensión de los canales cuánticos en dispositivos NISQ.

Nuevas técnicas mejoran la búsqueda de planetas similares a la Tierra al lidiar con el ruido estelar.

SPEAR predice el comportamiento del sonido en espacios 3D usando una mínima recolección de datos.

Los investigadores usan el aprendizaje automático para mejorar la detección de planetas lejanos.

Un enfoque nuevo mejora el aprendizaje desde el espacio de pesos de la red neuronal.

Los investigadores simplifican las redes neuronales para descubrir información clave sobre la memoria y la toma de decisiones.

Una guía para detectar problemas de satélites durante misiones lunares y marcianas.

Nuevos métodos combinan códigos de bloques lineales y redes neuronales para mejorar la transmisión de datos.

Métodos para identificar características importantes en entornos de datos de baja calidad.

Una mirada a la IA intersimbólica que combina métodos simbólicos y subsimbólicos para sistemas más inteligentes.

Descubre cómo los modelos virtuales del corazón están cambiando la atención al paciente.

Una mirada a las redes neuronales, la incertidumbre y su impacto en la toma de decisiones de la IA.

Este estudio usa redes neuronales para mejorar la precisión en la detección de estrellas en astrofotografía.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de IA entienden las relaciones espaciales.

Un nuevo método ayuda a los robots a decidir cuándo dejar de explorar espacios interiores.