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Explorando la aplicación eficiente de autómatas finitos en el reconocimiento de patrones de gráficos.

Un nuevo sistema mejora la eficiencia en el análisis de patrones de datos gráficos.

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Explorando las complejidades de transformar NFAs en DFAs en la informática.

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Las Redes Neuronales Conjuntas enfrentan desafíos para reconocer objetos a partir de ejemplos mínimos.

Una mirada a las secuencias que alternan y se mantienen estables.

Un estudio revela los desafíos que enfrentan los VLMs para entender patrones abstractos.

DeepDFA combina DFAs y RNNs para un reconocimiento de patrones efectivo.

Explorando dominios en forma de camarón en mapas de rotor asimétricos pateados disipativos.

Este artículo examina los recientes avances en la clasificación de calcetines usando pilas.

Un nuevo marco mejora la adaptabilidad del aprendizaje automático en diversos entornos visuales.

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Explorando cómo los humanos y las máquinas perciben caras en patrones aleatorios.

Un marco para crear jerarquías de conceptos en IA usando arquetipos.

Este artículo presenta un enfoque innovador para el aprendizaje no supervisado inspirado en la cognición humana.

Examinando cómo robots simples pueden formar patrones específicos manteniendo la simetría.

La investigación se centra en el comportamiento periódico en arreglos de colores basados en cuadrículas.

Presentando el LH-DNN para mejorar la clasificación jerárquica.

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VQShape simplifica el análisis de series temporales a través de formas y patrones interpretables.

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