Los estudios destacan muestras de élite para un entrenamiento de modelos de IA más ecológico.
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Informática - Computación Neuronal y Evolutiva
RSSUn enfoque nuevo ayuda a la IA a mantener el conocimiento mientras aprende tareas nuevas.
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Los MNNs automatizan el descubrimiento de ecuaciones que rigen en la investigación científica.
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Descubre cómo los algoritmos avanzados mejoran la eficiencia en la ruta de entrega.
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Un nuevo método para mejorar el rendimiento del aprendizaje automático en datos de alta dimensión.
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Este artículo explora cómo los modelos de lenguaje pueden ayudar en la redacción de metarevisiones académicas.
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Una herramienta para crear conjuntos de datos adaptables para escenarios de agrupamiento dinámico.
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Este estudio investiga funciones de activación adaptativas para mejorar el rendimiento del modelo en situaciones con pocos datos.
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Una mirada a los problemas de variables mixtas y técnicas para un análisis efectivo y selección de algoritmos.
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Un nuevo método mejora la eficiencia del reconocimiento de voz utilizando adaptación de bajo rango.
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Una mirada a la computación de reservorio y sus aplicaciones prácticas en la predicción de datos.
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Un nuevo enfoque mejora el razonamiento en redes neuronales dividiendo las tareas en etapas.
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Métodos para predecir datos no vistos basados en muestras observadas.
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Descubre cómo JCLEC-MO simplifica la optimización multiobjetivo para ingenieros.
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Nuevos métodos de aprendizaje mejoran la eficiencia y precisión de las redes neuronales tipo spiking.
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La biblioteca Spyx mejora la eficiencia en el entrenamiento de redes neuronales de picos.
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Un nuevo enfoque mejora la eficiencia en redes neuronales de picos sin depender de la tarea.
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Los investigadores combinan métodos digitales y analógicos para mejorar la eficiencia de la computación óptica.
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Un enfoque nuevo para evaluar redes neuronales sin necesidad de un entrenamiento extenso.
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Este artículo habla sobre un nuevo enfoque para el aprendizaje en el dispositivo en dispositivos IoT.
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Este estudio mejora el diseño de tubos de descarga usando aprendizaje automático para una mejor eficiencia en energía hidroeléctrica.
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ECToNAS simplifica el proceso de encontrar arquitecturas óptimas de redes neuronales.
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Una mirada a cómo la selección lexicase maneja múltiples objetivos en la computación evolutiva.
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Perspectivas sobre el uso de energía y la eficiencia en modelos de aprendizaje profundo.
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EMBGO mejora la búsqueda de soluciones óptimas en tareas numéricas complejas.
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Nuevo marco mejora la predicción de intenciones de los peatones para coches autónomos.
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Los investigadores simplifican las redes neuronales para mejorar el rendimiento en dispositivos con recursos limitados.
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Un nuevo método combina redes neuronales para mejorar la eficiencia y el rendimiento.
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Una mirada a cómo las redes neuronales pueden modelar funciones complejas en varios campos.
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Un nuevo método para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de deep learning.
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Nuevos métodos mejoran la predicción de diversas estructuras cristalinas para materiales avanzados.
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Un método de múltiples objetivos para maximizar la influencia mientras se consideran varios factores.
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Explora los modelos que imitan los procesos del cerebro a través de picos.
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KAT permite que los robots aprendan tareas rápido con menos ejemplos.
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La programación en ensamblador se enfrenta a la competencia mientras los sobrevivientes luchan en CodeGuru Xtreme.
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NYCTALE mejora la evaluación de nódulos pulmonares a través de un análisis avanzado de las tomografías computarizadas.
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Nuevos dispositivos memristivos imitan funciones del cerebro, mejorando la eficiencia del aprendizaje de la IA.
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Una mirada a cómo los agentes adaptan su aprendizaje para recolectar comida.
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Una mirada a cómo se distribuye la materia en el universo a través de aproximaciones simbólicas.
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SpikExplorer simplifica el diseño de Redes Neuronales Espinosas eficientes en energía para dispositivos portátiles.
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