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Una visión general de los motores térmicos cuánticos y sus principios operativos únicos.

Nuevos enfoques para imitar neuronas biológicas en el procesamiento de señales en tiempo real.

QSVM combina la computación cuántica y el aprendizaje automático para clasificar datos más rápido y con más precisión.

Métodos innovadores mejoran la eficiencia y el rendimiento de los modelos de PLN con menos recursos.

RSMA mejora la eficiencia de comunicación de los usuarios en las próximas redes inalámbricas.

Un nuevo marco combina el diseño modular con el aprendizaje por refuerzo para la corrección de errores cuánticos.

Un nuevo algoritmo mejora las simulaciones de sistemas cuánticos abiertos complejos con computadoras cuánticas.

Los nanoribbons tienen propiedades fascinantes bajo cambios de fuerza y temperatura, afectando la tecnología.

Un nuevo marco que mejora la velocidad y la privacidad en la generación de lenguaje natural.

DiffusionNAG mejora la eficiencia en la generación de arquitecturas neuronales con modelos específicos para cada tarea.

WebGUM automatiza tareas web usando comprensión visual y del lenguaje para mejorar la eficiencia.

Los altermagnetos podrían cambiar la forma en que usamos la electrónica al combinar carga y spin.

DynaShare adapta el uso de modelos para mejorar el rendimiento en varias tareas.

Explora enfoques innovadores para la clasificación de series temporales usando árboles de decisión.

Nuevos enfoques en el ajuste fino mejoran el rendimiento y reducen el uso de recursos.

Un nuevo método para acelerar significativamente el renderizado por trazado de rayos.

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CardIndex combina indexación y estimación de cardinalidad para un manejo de datos más rápido y eficiente en recursos.

Nuebras brazos robóticos mejoran la calidad de imagen en tomografía computarizada por rayos X.

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BD-RIS mejora la comunicación inalámbrica a través de un diseño y optimización innovadores.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la predicción de las condiciones del tráfico.

SAVE adapta de manera eficiente modelos de imagen para la edición de video guiada por texto.

Explorando motores Otto con qubits acoplados y su importancia en la conversión de energía.

Explorando cómo MTDiff mejora el aprendizaje en inteligencia artificial.

Un nuevo marco para el aprendizaje federado se adapta a los datos cambiantes mientras garantiza la privacidad.

El aprendizaje federado mejora el entrenamiento de modelos mientras mantiene los datos de los usuarios en privado.

GAN-MPC permite que los robots aprendan de manera efectiva a partir de demostraciones variadas.

Un nuevo método mejora la precisión de modelos cuánticos usando ideas de aprendizaje automático clásico.

El método RIVAL mejora la generación de variaciones de imágenes de alta calidad a partir de ejemplos únicos.

Examinando los desafíos, modelos y el futuro de QRAM en la computación cuántica.

Un nuevo mecanismo de contexto global mejora la forma en que las computadoras entienden el lenguaje humano.

Cocktail combina varios tipos de entrada para crear mejores imágenes a partir de texto.

Un nuevo método permite actualizaciones rápidas a los modelos de texto a imagen.

Un nuevo método mejora los modelos de voz y reduce las necesidades de recursos.

Un nuevo enfoque para hacer que el aprendizaje por indicaciones sea más rápido y efectivo.

Un nuevo método mejora la precisión de los sistemas de diálogo basados en conocimiento.

i-Code V2 integra visión, lenguaje y voz para mejores respuestas de IA.