Últimos artículos para Red Neuronal

Nuevas técnicas aprovechan el deep learning para detectar y responder a incendios forestales a tiempo.

Los avances en la generación de moléculas usando nuevos métodos computacionales están cambiando la forma en que se descubren los medicamentos.

Descubre cómo el Aprendizaje Contrastivo ayuda en el análisis de datos astronómicos.

Presentamos un enfoque novedoso para el razonamiento contrafactual usando datos observacionales y regresión cuantílica.

QNNRepair mejora la precisión de las redes neuronales después de la cuantización.

Un nuevo modelo de red neuronal enfrenta desafíos en el análisis de datos dependientes.

La investigación revela riesgos ocultos en modelos de aprendizaje automático a través de esteganografía.

Un nuevo método usa redes neuronales para resolver PDEs de manera eficiente mientras preserva las leyes físicas.

Un nuevo sistema mejora la comunicación en canales compartidos usando retroalimentación y aprendizaje profundo.

Un enfoque novedoso mejora la comprensión y el rendimiento de los embeddings de palabras.

Los robots aprenden a agarrar partes de ropa de manera efectiva para varias tareas.

Un método nuevo mejora el ajuste de parámetros S usando menos mediciones.

Usando el aprendizaje automático para crear mejores planes de retiro y retiro de fondos.

CIMulator ayuda a optimizar dispositivos de memoria para mejorar el rendimiento de la IA.

SCALINN combina aprendizaje automático y física para hacer predicciones eficientes en sistemas complejos.

Un nuevo modelo de red neuronal mejora las simulaciones del crecimiento de superficies bajo diversas condiciones de ruido.

Conoce un método que acelera las predicciones mientras mantiene los datos a salvo.

La investigación muestra la efectividad del UKF en el análisis de conexiones neuronales y dinámicas.

Los investigadores aceleran el modelado de atmósferas de exoplanetas con redes neuronales para hacer mejores predicciones.

Explorando la evolución de autómatas celulares con reglas adaptativas para sistemas complejos.

Un nuevo método de deep learning mejora las predicciones para los modelos de atmósferas estelares.

Nuevas técnicas buscan acelerar el renderizado de imágenes en escenas 3D complejas usando DDFs.

Un método para extraer matices alfa sin necesidad de entrenamiento, diseñado para efectos visuales.

Usando redes neuronales para mejorar las predicciones en la modelación oceánica.

IMSRG-Net usa aprendizaje automático para simplificar cálculos complejos de física nuclear.

Un nuevo análisis explora el papel de la escasez en la mejora de la generalización de redes neuronales.

Un marco para mejorar el rendimiento de la clasificación de imágenes con datos limitados.

La Run 3 de LHCb se centra en la eficiencia y técnicas avanzadas para la investigación de la desintegración de belleza.

Un nuevo método de red neuronal para rastrear drones promete más que las técnicas tradicionales.

Explorando la importancia de la temperatura del mar para el clima y los ecosistemas.

El estudio desafía las opiniones tradicionales sobre la carga mutacional del tumor y los resultados de supervivencia.

Este estudio examina estructuras de baja porosidad inspiradas en diseños biológicos para la absorción de energía.

Un nuevo método simplifica y mejora la animación de personajes en 3D usando grabaciones de video.

Un nuevo método combina redes neuronales y técnicas de elementos finitos para mejorar la resolución de problemas.

La investigación se centra en reducir la complejidad de los modelos en la imagenología cerebral para mejorar el diagnóstico.

Examinando cómo las redes neuronales pueden recordar datos de entrenamiento y los riesgos de privacidad que implican.

Los investigadores usan redes neuronales para simular imanes itinerantes y su dinámica única.

Un nuevo método mejora el seguimiento de la frecuencia cardíaca usando señales PPG.

Una visión general del aprendizaje profundo, su importancia, desafíos y perspectivas futuras.

Los investigadores usan datos de luz para afinar la medición del parámetro de Hubble.