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Explorando la importancia de los estados mágicos para mejorar las capacidades de la computación cuántica.

Este método mejora los grafos de conocimiento al incorporar tanto relaciones positivas como negativas.

Un nuevo enfoque para consultar datos diversos usando lenguaje natural.

Entender la decoherencia es clave para avanzar en las tecnologías de computación cuántica.

Un estudio revela nuevas formas de estabilizar el entrelazamiento de qubits remotos con recursos mínimos.

Un nuevo método para estimar distribuciones usando histogramas bayesianos mejora la eficiencia de memoria.

Transformando tableros en herramientas cooperativas para el análisis de datos.

Aprende cómo la autorización distribuida mejora la seguridad de la red y la gestión de accesos.

Este documento presenta métodos eficientes para asegurar la integridad de los mensajes en sistemas de control industrial.

Las investigaciones muestran que el aprendizaje automático mejora significativamente las tasas de detección de inyecciones SQL.

La investigación explora el entrelazamiento y el direccionamiento en sistemas de magnon para mejorar la tecnología cuántica.

Nuevas técnicas de decodificación mejoran el rendimiento de los códigos polares en sistemas de comunicación.

Un nuevo método mejora el muestreo cuántico al abordar el ruido mediante el código tetrahélice.

Examinando cómo los fotones y fonones influyen en las transiciones de qubits en configuraciones cuánticas.

El marco SGX-MR simplifica la protección de datos para los desarrolladores en entornos de nube.

Explorando códigos que protegen la información cuántica de errores en sistemas de computación.

Aprovechando el aprendizaje profundo para mejorar la corrección de errores en telecomunicaciones.

N nuevas defensas buscan proteger los modelos de aprendizaje automático de ataques de datos dañinos.

Explorando el papel de los solitones oscuros en el avance de la computación cuántica y el almacenamiento de información.

Mejora el análisis de logs combinando técnicas de análisis de una línea y varias líneas.

Una mirada al desarrollo y los desafíos de los clasificadores cuánticos en el aprendizaje automático.

Explorando el potencial de redes de spin escalables en tecnologías cuánticas.

GraphLayoutLM mejora la comprensión de los documentos al integrar estructuras de diseño.

Este artículo analiza cómo los LLMs mejoran la recuperación de pasajes densos.

Este artículo examina la complejidad que hay en los paseos cuánticos en tiempo discreto y sus circuitos.

La investigación revela cómo las interacciones en las matrices STO afectan los comportamientos de oscilación.

LeakFuzzer detecta fugas de información en programas para mejorar la seguridad del software.

Explorando vulnerabilidades ocultas en modelos de aprendizaje automático y posibles contramedidas.

MixBag mejora el aprendizaje a partir de proporciones de etiquetas al crear nuevos grupos etiquetados.

BERTOps mejora el análisis de logs para operaciones de TI, ayudando a los equipos de fiabilidad del sitio.

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El aprendizaje biqualificado aborda la supervisión débil y los cambios en los conjuntos de datos en el aprendizaje automático de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los sistemas cuánticos frente a desafíos.

Un marco para evaluar la efectividad de las GNNs en sistemas de recomendación.

Un nuevo sistema corrige automáticamente los errores en los datos de texto sin necesidad de que el usuario intervenga.

KGrEaT evalúa la calidad y utilidad de los gráficos de conocimiento para varias tareas.

Explorando cómo la computación cuántica mejora la coincidencia de subcadenas de longitud fija.

Este estudio examina cómo las técnicas de IR pueden ayudar en la selección de casos de prueba.

Este artículo habla sobre técnicas avanzadas para detectar anomalías en series de tiempo multivariantes.

Examinando modelos de control de acceso y el papel de la lógica formal en la mejora de la seguridad.