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Este estudio evalúa el papel de los Autómatas Celulares Neurales en la segmentación de imágenes médicas.

Guiando el comportamiento general del sistema en medio de la incertidumbre usando técnicas avanzadas.

Combinando redes neuronales y computación cuántica para diseñar circuitos optimizados.

Este estudio usa aprendizaje automático para predecir el drenaje ácido de minas en zonas mineras.

Un nuevo modelo mejora la detección de la depresión en publicaciones de redes sociales con explicaciones claras.

Una visión general de cómo los métodos de aprendizaje profundo abordan las ecuaciones diferenciales.

Un nuevo método para calcular operadores proximales sin ordenar datos para optimización.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de interacciones de proteínas y resistencia a medicamentos.

Un nuevo simulador evoluciona agentes capaces de cultura y razonamiento.

Las redes neuronales mejoran las soluciones para ecuaciones diferenciales parciales complejas.

Este artículo explora cómo las características visuales influyen en nuestra toma de decisiones.

Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de redes neuronales usando técnicas de codificación de borrado.

Este artículo examina cómo la dimensión intrínseca influye en el rendimiento de las redes neuronales según el tipo de imagen.

Examinando nuevos métodos para mejorar la eficiencia y seguridad de las redes neuronales.

Usando redes neuronales para mejorar el diseño de cascos impresos en 3D para un mejor rendimiento.

Las células reaccionan a los cambios usando factores de transcripción para sobrevivir.

deepSpecas ayuda a los investigadores a identificar eventos de empalme alternativo a partir de datos de RNA-Seq con alta precisión.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de sistemas dinámicos al incorporar memoria.

Descubre cómo el nuevo marco SwinNPE mejora la compresión de imágenes sin perder calidad.

Explorando cómo la geometría hiperbólica puede mejorar la inteligencia artificial y la comprensión del cerebro.

Una nueva red mejora el reconocimiento de imágenes usando principios del sistema visual humano.

Método innovador combina aprendizaje automático y física para resolver ecuaciones diferenciales.

La IA y la simulación mecánica mejoran la velocidad y seguridad en el diseño arquitectónico.

Cómo las redes neuronales mejoran la estimación de parámetros en modelos espaciales.

Explorando los límites de la predicción en sistemas caóticos y sus implicaciones.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión al simular objetos deformables.

La investigación muestra que los datos de EEG pueden ayudar a las redes neuronales artificiales a resistir ataques adversariales.

Nuevos métodos para resolver problemas de control estocástico sin derivadas usando redes neuronales.

La investigación estudia bosones de Higgs pesados a través de colisiones de protones de alta energía.

El aprendizaje automático está transformando cómo estudiamos la hadronización en la física de altas energías.

Usando machine learning, las simulaciones del manto terrestre pueden alcanzar estados estables de manera más eficiente.

Usando redes neuronales para mejorar el Monte Carlo variacional en sistemas cuánticos.

Usando redes neuronales para identificar daños en placas delgadas de aluminio para estructuras más seguras.

Este artículo habla sobre métodos de aprendizaje profundo para resolver problemas de parada óptima en opciones financieras.

Este estudio evalúa redes neuronales para replicar las características de la reverberación de muelles.

La investigación revela detalles clave sobre la distribución de la materia en el universo usando datos de lente débil.

Una mirada a la Normalización de Contexto Adaptativa en el aprendizaje profundo para el procesamiento de imágenes.

Explorando nuevas técnicas para comprimir imágenes de manera eficiente usando modelos de redes neuronales.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para un análisis de datos eficiente usando técnicas bayesianas.

Un enfoque novedoso facilita a los artistas simular el crecimiento de hongos.