Informática

Una mirada a DRBEM y sus aplicaciones en la resolución de ecuaciones científicas complejas.

Explorando enfoques numéricos para ecuaciones diferenciales fraccionarias complejas en varias aplicaciones.

ParticleWNN ofrece un nuevo enfoque para mejorar soluciones de PDEs complejas usando aprendizaje profundo.

Explorando cómo la energía y la entropía moldean la modelización atmosférica y las predicciones.

El oxígeno influye en el comportamiento y crecimiento de las células cancerosas dentro de los tumores.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las simulaciones de flujo en dos fases.

Una mirada a usar modelos de orden reducido en interacciones fluidos-estructuras.

Nuevos métodos para resolver procesos estocásticos complejos mejoran la eficiencia computacional.

DeCoR ayuda a las máquinas a aprender nuevos sonidos sin olvidar los viejos.

Abordando el desafío de calibración en el aprendizaje profundo con técnicas Mixup.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de muestreo para grandes conjuntos de datos en aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el conteo de granos de maíz usando procesamiento de imagen avanzado.

Examinando cómo los equipos pueden mejorar la equidad en la IA mediante una mejor colaboración.

Un nuevo lenguaje de programación simplifica la inferencia bayesiana en espacios de funciones para los investigadores.

Este estudio examina el papel de la IA en resolver ciclos Hamiltonianos de manera más eficiente.

Utilizando Modelos de Lenguaje Grandes para optimizar DNNs para dispositivos pequeños.

NetGAP automatiza el diseño de redes para sistemas complejos, mejorando la adaptabilidad y la eficiencia.

Examinando el impacto de la integración heterogénea en la reducción de emisiones de carbono en tecnología.

Explorando cómo RNS puede aumentar la eficiencia y precisión en el deep learning.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones en redes neuronales usando espintrónica.

Sparq busca mejorar el rendimiento en redes neuronales cuantizadas con menos necesidades de recursos.

Una nueva plataforma evalúa el rendimiento de aceleradores de deep learning para vehículos autónomos seguros.

MRFI ofrece un enfoque flexible para simular fallos en redes neuronales, mejorando la fiabilidad.

Un nuevo método acelera las consultas a bases de datos usando técnicas de machine learning.

Este método equilibra la equidad y las necesidades del proyecto al seleccionar el equipo.

Aprende cómo los sistemas de consulta temporal mejoran el análisis de datos en varios dominios.

Un método que combina el procesamiento de datos y predicciones de ML para tomar decisiones más rápido.

Una mirada a cómo la gestión de datos ha cambiado a lo largo de las décadas.

Un nuevo conjunto de datos y modelo de puntuación se centra en los gustos humanos en la generación de imágenes.

Una mirada a las dependencias funcionales y su importancia en la precisión de los datos.

Un marco diseñado para mejorar la compresión de flujo en dispositivos edge, equilibrando eficiencia y uso de energía.

Un nuevo índice ofrece una visión detallada de las contribuciones de investigación en curso.

Investigando métodos basados en prompts para mejorar modelos de lenguaje en la recuperación de datos de investigación.

Usando Transformers para analizar y categorizar artículos de investigación y obtener mejores insights.

Las herramientas de IA tienen como objetivo mejorar el acceso a documentos en LaTeX para usuarios con discapacidad visual.

Un conjunto de datos que ofrece información sobre cómo se reporta la guerra ruso-ucraniana en todo el mundo.

Un nuevo sistema permite a los usuarios buscar Iconclass usando texto e imágenes.

Una nueva forma de ver cómo se mide la disrupción en la ciencia hoy en día.

Una mirada a los problemas de reproducibilidad en la investigación de procesamiento de voz.

Nuevos métodos mejoran la gestión de sistemas de compartición de vehículos eléctricos para ofrecer un mejor servicio al cliente.

Los investigadores presentan un método para que patrones simples se repliquen usando autómatas celulares.

La muestreo de Bell ayuda a demostrar la efectividad de las computadoras cuánticas sobre los sistemas clásicos.

Una visión general del aprendizaje cuántico y sus aplicaciones en la tecnología.

Una visión general concisa de las funciones de conjunto, sus tipos y métodos de optimización.

Una visión general de los métodos de optimización polinómica y sus implicaciones prácticas.

Una mirada a los rangos de tensores y su importancia en diferentes campos.

Los gráficos de permutación juegan un papel crucial en la prueba de isomorfismo de gráficos y en el desarrollo de algoritmos.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Este estudio explora estrategias de navegación en un entorno simulado del laberinto de agua de Morris.

Los investigadores descubren que modelos más simples pueden competir con redes más profundas en rendimiento.

Nueva biblioteca mejora el entrenamiento y la evaluación de IA en NetHack.

Explorando cómo RNS puede aumentar la eficiencia y precisión en el deep learning.

Examinando las conexiones neuronales que permiten la memoria y el aprendizaje en el cerebro.

Un nuevo marco evalúa qué tan bien los modelos de voz se adaptan a tareas específicas.

CorInfoMax busca mejorar las redes neuronales imitando los procesos de aprendizaje biológicos.

Los Objetos Digitales FAIR buscan mejorar la gestión y el intercambio de datos de investigación.

Una mirada a la consistencia causal en sistemas de datos distribuidos usando codificación de borrado.

Una guía para mejorar el rendimiento de la GPU a través de permutaciones de arreglos eficientes.

Presentando un método confiable para manejar árboles dinámicos sin aleatoriedad.

Aprende cómo RAID mejora la fiabilidad y el rendimiento de los sistemas de almacenamiento.

DistSim analiza estrategias de entrenamiento híbridas, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.

Nuevos algoritmos mejoran el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado a través de un efectivo agrupamiento de clientes.

Un nuevo enfoque para mejorar la visibilidad entre robots móviles autónomos.

Explorando métodos eficientes para crear estrategias ganadoras en juegos de dos jugadores.

Usando el Algoritmo de Risch para mejorar conjuntos de datos para aprendizaje automático en integración simbólica.

Una mirada a cómo los simplificadores algebraicos mejoran la confiabilidad del software.

Un nuevo método para encontrar soluciones reales en polinomios simétricos de manera eficiente.

Una mirada a los métodos para resolver ecuaciones polinómicas y sus aplicaciones.

Una visión general de las hipersuperficies proyectivas complejas y su importancia en matemáticas.

Nuevo modelo mejora cómo los grafos de conocimiento representan conceptos y entidades.

Aprende a acelerar funciones recursivas usando el Desenrollado de Recursión Repetida en Tiempo de Ejecución.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos de lenguaje mediante evidencia de conocimiento estructurado.

Este estudio evalúa cómo diferentes tipos de datos influyen en los resultados del aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión de los informes de radiología.

OpenSR mejora los modelos de lectura labial usando datos de audio para una mejor precisión y accesibilidad.

La investigación revela un modelo para mejorar la corrección de disfluencias en los sistemas de reconocimiento de voz.

Este artículo explora los desarrollos clave en la generación de código Java usando procesamiento de lenguaje natural.

Nuevas técnicas mejoran la precisión y la velocidad en convertir voz a texto.

Un nuevo marco mejora el descubrimiento de moléculas utilizando Modelos de Lenguaje Grande.

Un estudio revela un método para crear ejemplos adversariales sin perder su significado.

Un estudio sobre la semántica de las contraseñas para mejorar las medidas de seguridad en línea.

TrojLLM crea prompts ocultos para manipular las salidas de modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque combina pruebas de fuzz con IA para una mejor validación de software.

Un nuevo método certifica las predicciones de las redes neuronales bajo varios cambios en las imágenes.

Aprende cómo los mapas one-hot mejoran la privacidad de los datos en IA y ML.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la encriptación para aplicaciones de aprendizaje automático.

Explorando métodos para contar artículos únicos mientras se protege la privacidad de cada uno.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de muestreo para grandes conjuntos de datos en aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje automático a pesar del ruido en los datos.

Explora cómo combinar nodos puede fortalecer la conectividad de grafos en varios sistemas.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los algoritmos de dibujo a través de técnicas innovadoras de aprendizaje automático.

Explorando métodos para contar artículos únicos mientras se protege la privacidad de cada uno.

Una mirada a los IBLT y sus aplicaciones en la gestión de datos.

Presentando un método confiable para manejar árboles dinámicos sin aleatoriedad.

Un nuevo algoritmo mejora las decisiones de contratación usando predicciones de candidatos.

Explorando las complejidades y desafíos del empaquetamiento de discos en geometría.

Explora un reto de optimización para conectar lugares usando puntos de Steiner.

Un nuevo método mejora la generación de mallas para una representación precisa de superficies.

Nuevas investigaciones revelan métodos para detectar y abordar la manipulación de distritos usando planes de distritación aleatorios.

La investigación revela métodos para probar si los patrones de pliegues se pueden doblar planos.

Este artículo explora los desafíos y soluciones para encontrar caminos de observación óptimos.

Un vistazo a técnicas para mejorar la estimación de curvatura a partir de datos de nubes de puntos ruidosos.

Los robots crean formas de manera eficiente usando códigos de colores y estrategias de movimiento específicas.

Aprende cómo la deformación local mejora la edición de formas 3D para artistas.

Explorando los métodos y desafíos en la generación de imágenes vectoriales.

Face0 genera rápidamente imágenes basadas en texto y caras específicas.

Un nuevo método que convierte diseños dibujados a mano en modelos 3D detallados.

Una nueva herramienta de IA ayuda a los usuarios a crear retratos de anime pulidos a partir de bocetos rudimentarios.

Un método novedoso permite que superficies impresas muestren diferentes imágenes y colores según el ángulo de visión.

Un sistema que imita las habilidades humanas para reorganizar cajas de manera realista.

Un enfoque sencillo para crear diseños detallados de habitaciones en 3D usando anotaciones 2D.

Explorando estrategias para proteger sistemas conectados de posibles ataques.

El seguro cibernético enfrenta dilemas de compartición de datos en un panorama de riesgos complejo.

Analizando los riesgos de la intoxicación de datos en sistemas MARL.

Este artículo habla sobre cómo varios agentes aprenden a tomar decisiones con restricciones de seguridad.

Aprende métodos efectivos para elegir figuras influyentes en varias redes.

Este artículo presenta un nuevo método para ordenar transacciones de manera justa y eficiente.

Examinando estrategias que influyen en la cooperación entre personas en diferentes situaciones.

Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir los precios de la electricidad rápidamente, mejorando la eficiencia del mercado.

Examinando cómo los equipos pueden mejorar la equidad en la IA mediante una mejor colaboración.

Examinando cómo los antecedentes de los anotadores afectan la calidad de los datos en tareas de PLN.

Este artículo habla sobre la importancia de la ética en IA para los gestores de software.

Una mirada a cómo los Gemelos Digitales Espaciales mejoran los sistemas del mundo real.

Presentamos FairLTR-RC para mejorar la equidad en los sistemas de ranking sin necesidad de un reentrenamiento pesado.

Medir con precisión las emisiones de TI es clave para luchar contra el cambio climático.

Cómo las imágenes de género en los anuncios de trabajo afectan la diversidad de los solicitantes.

Examinando la influencia de ChatGPT en el empleo y los sesgos en las respuestas de IA.

Una herramienta que alinea el código con los comentarios usando IA para mejorar la documentación del software.

Este estudio analiza errores en software de aprendizaje automático cuántico para mejorar la confiabilidad.

Un nuevo método mejora la precisión en las predicciones de rendimiento del software usando grupos de datos específicos.

Medir con precisión las emisiones de TI es clave para luchar contra el cambio climático.

Un método automático para identificar y solucionar errores en redes neuronales de manera eficiente.

Un nuevo método combina el análisis de texto del código con el comportamiento en tiempo de ejecución para obtener mejores ideas.

Las incrustaciones neuronales mejoran las pruebas web, aumentan la cobertura de código y detectan páginas similares.

Un método para automatizar la generación de diagramas de casos de uso a partir de historias de usuario.

Investigadores desarrollan modelos para mejorar los resultados de la cirugía de hígado a través de una mejor predicción del flujo sanguíneo.

Los investigadores desarrollan un modelo generativo para mejorar las predicciones de plegamiento de proteínas.

Enfoques innovadores usando DMD y GAN mejoran la modelación del colapso de poros inducido por choques.

Este artículo habla de cómo los vasos sanguíneos se adaptan en diferentes condiciones.

Este modelo ayuda a los traders a mejorar las decisiones de inversión con un enfoque en los cambios de precio.

Combinando aprendizaje por refuerzo y funciones de barrera para estrategias de inversión más inteligentes.

Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir los precios de la electricidad rápidamente, mejorando la eficiencia del mercado.

Combinar las funciones de Green con redes neuronales ofrece nuevas soluciones para PDEs complejas.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Un nuevo método mejora el conteo de granos de maíz usando procesamiento de imagen avanzado.

Un nuevo lenguaje de programación simplifica la inferencia bayesiana en espacios de funciones para los investigadores.

Descubre cómo las explicaciones contrafactuales mejoran la claridad en la toma de decisiones de la IA.

Un nuevo método permite un aprendizaje más rápido y eficiente de la agarre de robots.

Este estudio evalúa cómo diferentes tipos de datos influyen en los resultados del aprendizaje automático.

Analiza la aleatoriedad en los procesos de negocio para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia.

Un nuevo conjunto de datos para la percepción de máquinas en entornos de realidad aumentada.

Examinando cómo los equipos pueden mejorar la equidad en la IA mediante una mejor colaboración.

Descubre cómo las explicaciones contrafactuales mejoran la claridad en la toma de decisiones de la IA.

Un nuevo método mejora cómo los robots aprenden tareas de modelos de lenguaje.

Un estudio sobre cómo los errores de habla afectan el aprendizaje con agentes enseñables.

Examinando cómo los antecedentes de los anotadores afectan la calidad de los datos en tareas de PLN.

Examinando cómo la presión del tiempo afecta la dependencia de la IA en la toma de decisiones críticas.

Explorando el impacto y el potencial de la realidad virtual en diferentes campos.

Los estudiantes universitarios mejoran los metadatos de la música a través de una campaña de crowdsourcing.

Un nuevo lenguaje de programación simplifica la inferencia bayesiana en espacios de funciones para los investigadores.

Simplificando la gestión de tipos en programas con inserción automática de cajas.

Este artículo habla sobre cómo usar la Programación En Vivo para mejorar las sugerencias de código generadas por IA.

Un nuevo método mejora el control sobre la generación de texto en modelos de lenguaje.

Este estudio evalúa la efectividad de la auto-reparación en tareas de programación usando modelos de lenguaje avanzados.

Una biblioteca de lógica difusa en Julia, enfocada en la facilidad de uso y flexibilidad.

Descubre cómo Hydroflow y los e-graphs mejoran la eficiencia en el procesamiento de datos.

Julia facilita un análisis de datos eficiente en física de alta energía gracias a su alto rendimiento y facilidad de uso.

Nuevas técnicas mejoran el monitoreo en tiempo real del rendimiento de sistemas críticos.

Explora cómo los invariantes y los espacios de hogar ayudan en el análisis de sistemas.

Este artículo explora mejoras en el algoritmo de Angluin para aprender autómatas con datos ruidosos.

Este método mejora el descubrimiento de ecuaciones a partir de datos usando estructuras de árbol intuitivas.

Aprende cómo los transductores de multiplicación simplifican cálculos en varias bases.

Este artículo presenta un nuevo marco para mejorar la ejecución de modelos de lenguaje.

Este documento se centra en la importancia de la robustez en sistemas críticos de seguridad.

Nuevos métodos mejoran la verificación de programas concurrentes, lidiando con los desafíos de la explosión de caminos.

Analiza la aleatoriedad en los procesos de negocio para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia.

Nuevas técnicas mejoran el monitoreo en tiempo real del rendimiento de sistemas críticos.

Aprende cómo los sistemas de consulta temporal mejoran el análisis de datos en varios dominios.

Explorando la relación entre la estabilidad del sistema y la computabilidad de la cuenca de atracción.

Un nuevo método combina programación lógica y análisis de tiempo para obtener mejores conocimientos de datos.

Este artículo habla de cómo las ontologías mejoran la comunicación en sistemas multiagente.

Este artículo explora mejoras en el algoritmo de Angluin para aprender autómatas con datos ruidosos.

Un nuevo método ayuda a manejar contradicciones en los sistemas de conocimiento utilizando razonamiento probabilístico.

Explora las complejidades del muestreo de grafos y el modelo de clúster aleatorio.

Una visión general concisa de las funciones de conjunto, sus tipos y métodos de optimización.

Una mirada a los espacios de Robinson, los árboles PQ y los m-módulos para la organización de datos.

Una mirada a los grafos aleatorios inhomogéneos geométricos y sus aplicaciones prácticas.

Un estudio sobre cómo optimizar arreglos de gráficos bipartitos planares en diseños lineales.

Una mirada a las dependencias funcionales y su importancia en la precisión de los datos.

Los gráficos de permutación juegan un papel crucial en la prueba de isomorfismo de gráficos y en el desarrollo de algoritmos.

Nuevas investigaciones revelan métodos para detectar y abordar la manipulación de distritos usando planes de distritación aleatorios.

Un nuevo método mejora la clasificación de audio al aprender nuevos sonidos de manera eficiente.

Un nuevo sistema mejora la selección de dirección de visualización en videos de 360 grados.

Un estándar para evaluar la similitud de imágenes según condiciones definidas por el usuario.

Un nuevo modelo mejora la forma en que las máquinas entienden y responden a preguntas de audio.

Una nueva estrategia asegura una representación equitativa de los tipos de datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo conjunto de datos desafía los métodos para detectar contenido de video alterado.

Un nuevo conjunto de datos y modelo mejoran el análisis de imágenes de teledetección.

Investigaciones muestran maneras efectivas de comprimir videos de cirugía de cataratas para una mejor gestión del almacenamiento.

Explorando la importancia y aplicaciones de los datos de movilidad en la sociedad actual.

Un nuevo marco ayuda a los científicos a comunicarse y diseñar mejores experimentos.

Una visión clara de los sistemas de trabajo, sus componentes y los desafíos de gestión.

Una herramienta que combina Selenium y JUnit 5 para simplificar las pruebas de aplicaciones web.

Examinando los riesgos y impactos de las apps modificadas en los usuarios y desarrolladores.

Examinando los vínculos entre cerebros vivos y sistemas computacionales.

Métodos innovadores buscan mejorar la gestión del estacionamiento en ciudades concurridas.

Un enfoque nuevo ofrece una visión más profunda sobre los genes que impulsan el cáncer y sus interacciones.

Presentamos FairLTR-RC para mejorar la equidad en los sistemas de ranking sin necesidad de un reentrenamiento pesado.

La esperanza nos impulsa hacia adelante, ayudándonos a enfrentar desafíos y seguir nuestros sueños.

Nuevo enfoque mejora la precisión en la detección de posturas en diversos temas.

Un nuevo sistema ayuda a los usuarios a elegir fuentes según su intención creativa.

Mejorando los sistemas de recomendación de videos mediante el uso de IDs semánticos.

Un nuevo método mejora la forma en que evaluamos los sistemas de búsqueda.

Un nuevo conjunto de datos revela el comportamiento de los usuarios que conecta los servicios de búsqueda y recomendación.

Nuevos métodos mejoran la clasificación de texto al utilizar relaciones entre etiquetas y descripciones detalladas.

Este estudio examina el papel de la IA en resolver ciclos Hamiltonianos de manera más eficiente.

Explora cómo combinar nodos puede fortalecer la conectividad de grafos en varios sistemas.

Examinando a los usuarios con opiniones mixtas sobre las vacunas durante la pandemia.

Un nuevo método mejora la detección de comunidades semi-supervisada al centrarse en la similitud de nodos.

Un nuevo enfoque aborda los desafíos en los grafos de conocimiento, centrándose en la precisión y la fiabilidad.

Un estudio sobre cómo los detalles de ubicación mejoran la identificación del modo de viaje.

Examinando cómo diferentes grupos hablan sobre el cambio climático en Twitter.

Este artículo habla de la importancia de la detección de comunidades en el análisis de redes.

Los Objetos Digitales FAIR buscan mejorar la gestión y el intercambio de datos de investigación.

Dispositivos pequeños podrían cambiar cómo monitoreamos la salud dentro del torrente sanguíneo.

Un enfoque nuevo revela información sobre redes de satélites LEO basadas en datos reales de usuarios.

Examinando la necesidad de requisitos de colateral más bajos en préstamos de blockchain.

Una mirada a los métodos de programación para una gestión eficaz de la comunicación en red.

Lakat promueve el intercambio abierto y la colaboración en la investigación académica.

Usar teoría de juegos para optimizar el rendimiento en redes cuánticas para una mejor comunicación.

Una nueva plataforma de recolección de datos aborda los desafíos de aprendizaje automático en la seguridad de redes.

Un nuevo método mejora la precisión en las predicciones de rendimiento del software usando grupos de datos específicos.

Un método que combina el procesamiento de datos y predicciones de ML para tomar decisiones más rápido.

Aprende cómo RAID mejora la fiabilidad y el rendimiento de los sistemas de almacenamiento.

SWAM mejora el uso de memoria en dispositivos móviles, aumentando la respuesta de las apps y la experiencia del usuario.

ZeRO++ mejora la eficiencia de comunicación en el entrenamiento de grandes modelos de aprendizaje profundo.

Descubre cómo DNS encriptado mejora la privacidad del usuario y el rendimiento web.

Nuevos métodos mejoran la visualización de datos científicos complejos.

Optimizando modelos basados en agentes para mejor rendimiento en simulaciones biológicas.

Nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de datos en robots de monitoreo oceánico autónomos.

Un nuevo método permite un aprendizaje más rápido y eficiente de la agarre de robots.

Este artículo presenta un método para mejorar la manipulación de objetos por parte de robots.

El Flatland 3 Challenge busca mejorar la programación de trenes y la gestión del tráfico.

Presentando nuevos métodos para un seguimiento de objetivos eficiente y confiable por robots.

Creando modelos 3D detallados usando métodos de imagen avanzados para varias aplicaciones.

Un nuevo método mejora cómo los robots aprenden tareas de modelos de lenguaje.

Usar nubes de puntos 3D mejora mucho la interacción y la eficiencia de aprendizaje de los robots.

Un nuevo modelo de IA mejora la colaboración y la toma de decisiones en los juegos y más allá.

El Flatland 3 Challenge busca mejorar la programación de trenes y la gestión del tráfico.

Un nuevo marco para gestionar equipos grandes de robots de manera segura y efectiva.

Un sistema de multi-robots mejora la vigilancia del área combinando las fortalezas de robots voladores y terrestres.

Analizando los riesgos de la intoxicación de datos en sistemas MARL.

Este artículo habla sobre cómo varios agentes aprenden a tomar decisiones con restricciones de seguridad.

Un nuevo método permite que los robots naveguen de forma segura en entornos concurridos.

El algoritmo OMAC mejora la toma de decisiones en escenarios de múltiples agentes usando datos precoleccionados.

SWAM mejora el uso de memoria en dispositivos móviles, aumentando la respuesta de las apps y la experiencia del usuario.

Este marco simplifica el desarrollo de planificadores del núcleo de Linux.

Descubre cómo los dispositivos ZNS simplifican la gestión de datos en SSD y mejoran la eficiencia.

LibPreemptible mejora la programación en aplicaciones en la nube, reduciendo retrasos y mejorando el rendimiento.

Abordando la necesidad de una sostenibilidad precisa en los centros de datos.

Presentamos un marco para una mejor aislamiento de aplicaciones y compartir recursos.

Analizando problemas para predecir acciones futuras en procesos en curso.

Aprende cómo la compartimentalización mejora la seguridad del software al limitar el acceso y la interacción.

Nuevas técnicas mejoran el monitoreo en tiempo real del rendimiento de sistemas críticos.

Nuevas técnicas buscan mejorar la estabilidad y eficiencia en las operaciones de la red eléctrica.

Un método más simple para controlar la claridad del agua en columnas de sedimentación.

Un nuevo marco para gestionar equipos grandes de robots de manera segura y efectiva.

Explorando un sistema de dos capas para un control eficiente del aprendizaje automático.

La optimización bayesiana ofrece nuevas soluciones para una gestión eficiente de aguas pluviales en áreas urbanas.

Nueva plataforma combina funciones de PMU con la asequibilidad de medidores inteligentes para una mejor monitorización de la red.

Un estudio sobre cómo mejorar la distribución de la dosis de radiación en la terapia del cáncer.

Nuevos métodos para la multiplicación de matrices mejoran la velocidad y la eficiencia energética.

Nuevos métodos mejoran la comunicación MPI Alltoallv para un mejor rendimiento de FFT.

Descubre cómo la tecnología FPGA mejora la multiplicación de matrices de alta precisión.

Aprende sobre cálculo de funciones y sus aplicaciones en el mundo real.

SpComp mejora la eficiencia en cálculos de matrices dispersas mediante una optimización inteligente.

Nuevo software mejora la imagenología XCT con aprendizaje automático y consistencia de datos.

El estudio investiga el impacto del ruido en el análisis del perfil de matriz de datos de series de tiempo.

Optimizando operaciones con tensores dispersos para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

DeCoR ayuda a las máquinas a aprender nuevos sonidos sin olvidar los viejos.

Los transformadores de audio en streaming mejoran la velocidad y la eficiencia en los sistemas de etiquetado de audio.

Nuevas técnicas mejoran la precisión y la velocidad en convertir voz a texto.

Esta investigación presenta evaluaciones mejoradas para una comunicación más clara en personas con disartria.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de voz para nombres que suenan parecido.

Un nuevo método mejora la naturalidad y variedad de la salida de texto a voz.

El adaptador Treff mejora la clasificación de audio con datos etiquetados limitados.

Nuevos métodos mejoran la flexibilidad y el rendimiento del modelo en tareas de audio.

Explorando cómo RNS puede aumentar la eficiencia y precisión en el deep learning.

Las redes fotónicas utilizan la luz para un procesamiento de IA más rápido y eficiencia energética.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones en redes neuronales usando espintrónica.

Este artículo habla sobre métodos de programación flexibles para arreglos de qubits dinámicos en la computación cuántica.

La investigación destaca los beneficios del diseño de Ansatz de ancho reducido en las QNNs.

Explorando el potencial de las redes neuronales cuánticas en la investigación química y farmacéutica.

Usando Máquinas de Boltzmann Cuánticas para mejorar la detección de anomalías en ciberseguridad.

Los investigadores están desarrollando métodos para optimizar el algoritmo HHL para computadoras cuánticas.

Las redes no terrestres mejoran los servicios de localización, especialmente con el auge de la tecnología 5G.

Nuevas técnicas mejoran la gestión de la autointerferencia en la comunicación de doble vía.

Un nuevo método mejora el rendimiento de la computación en la nube móvil mediante una gestión eficiente de recursos.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la comunicación MIMO masivo sin usar pilotos.

Este artículo presenta un método mejorado para medir el contenido de información en patrones.

CORTICAL usa juegos cooperativos para mejorar el aprendizaje de la capacidad de canal en sistemas de comunicación.

Un nuevo método híbrido mejora la estimación de información mutua al combinar técnicas generativas y discriminativas.

DeepJSCC-l++ revoluciona la transmisión inalámbrica de imágenes al adaptarse de manera efectiva a las condiciones cambiantes.

Un nuevo método mejora la traducción de imágenes, aumentando el realismo en retratos artísticos.

Un nuevo método mejora el conteo de granos de maíz usando procesamiento de imagen avanzado.

Los investigadores exploran cómo la atención moldea la agrupación de objetos en escenas visuales.

Explorando los métodos y desafíos en la generación de imágenes vectoriales.

Un nuevo método revela qué tan bien las DNNs aprenden características importantes de los datos de entrenamiento.

OpenSR mejora los modelos de lectura labial usando datos de audio para una mejor precisión y accesibilidad.

Nuevos métodos mejoran la calidad de imagen en el renderizado a través de técnicas innovadoras.

Un nuevo conjunto de datos para la percepción de máquinas en entornos de realidad aumentada.