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Un nuevo enfoque mejora la estimación de la distribución de pesos en redes neuronales bayesianas.

Aprende cómo la ptychografía electrónica mejora la imagen de materiales a escalas atómicas.

El ASIC ALTIROC1 mejora la precisión de tiempo para experimentos de partículas en el LHC.

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

Las mejoras en los modelos de difusión aumentan la velocidad y precisión en la creación de datos.

Los investigadores combinan métodos de captura para mejorar la eficiencia en la captura de partículas.

Un estudio revela cómo la temperatura y la composición afectan las propiedades superconductoras en películas.

Nueva técnica mejora la eficiencia de la emisión de un solo fotón desde puntos cuánticos.

Nuevos métodos en polarimetría óptica mejoran la detección temprana del cáncer de cuello uterino.

Un nuevo enfoque en la podas mejora la velocidad y la eficiencia en los modelos de aprendizaje profundo.

Este artículo explora cómo el desorden afecta las propiedades electrónicas de los semimetales de Euler.

La investigación resalta el crecimiento efectivo de capas de (In,Ga)N para aplicaciones de emisión de luz.

La investigación busca ayudar a los veteranos con PTSD a dejar de fumar mediante tratamientos innovadores.

Un enfoque novedoso utiliza redes neuronales de grafos para predecir propiedades elásticas de manera eficiente.

Aprende cómo los cambios en la distribución afectan los modelos de aprendizaje automático y su efectividad.

Nuevos hallazgos revelan superconductividad en bismuto de talio por debajo de 6.2 Kelvin.

La investigación muestra que los aleaciones de medio Heusler desordenadas tienen potencial para la conversión de energía termoelectrica.

Este artículo explora un marco para manejar el ruido en computadoras cuánticas a través de la corrección parcial de errores.

Los investigadores están abordando los problemas de ruido en dispositivos cuánticos usando aprendizaje automático.

Explorando el papel de PDMP y el acoplamiento en la mejora de los métodos de muestreo estadístico.

Un nuevo método para cultivar redes neuronales artificiales inspiradas en la biología.

Descubre el impacto del conjunto de datos MNISQ en la investigación de machine learning cuántico.

Método innovador mejora las predicciones para conjuntos de datos complejos con mayor rapidez y eficiencia.

Descubre cómo el entrenamiento estructurado mejora el rendimiento y la velocidad del aprendizaje automático.

Nuevos hallazgos revelan comportamientos flotantes únicos de los clústeres de glicerol bajo campos eléctricos.

Examinando el papel de la analítica de software en la computación cuántica.

Los centros NV en diamantes ofrecen capacidades únicas para aplicaciones de detección precisa.

Explorando la conexión entre formas modulares cuánticas y variedades tridimensionales.

La investigación se centra en mejorar métodos no invasivos para la comunicación en pacientes con problemas de movilidad.

Un nuevo método mejora la comprensión de las densidades de probabilidad en la investigación.

La metadinamica templada paralela mejora la eficiencia de simulación para sistemas complejos en física de partículas.

La investigación revela interacciones complejas en nanoribbons de grafeno en zigzag que afectan los estados electrónicos.

El Transformer de Doble Atención de Partículas mejora las técnicas de etiquetado de chorros en física de partículas.

Investigadores descubren propiedades únicas en semimetales quasicristalinos con aplicaciones potenciales.

Nuevos algoritmos mejoran la identificación de simetrías en sistemas físicos complejos.

Un sistema de detección mejora la seguridad de los planeadores submarinos durante misiones en el océano.

La investigación revela cómo las estructuras de Fibonacci influyen en las propiedades superconductoras a través del desorden.

Mejorando la eficiencia en la detección de objetos sin complicar las cosas.

La investigación revela nuevas formas de manipular estados cuánticos usando dispositivos de tres terminales.

Nuevos métodos de decodificación mejoran la corrección de errores cuánticos, asegurando precisión en cálculos complejos.