Les robots peuvent apprendre des tâches efficacement à partir d'une seule démonstration humaine grâce à des nouvelles techniques.
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La science de pointe expliquée simplement
Les robots peuvent apprendre des tâches efficacement à partir d'une seule démonstration humaine grâce à des nouvelles techniques.
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De nouvelles méthodes améliorent la prédiction de l'énergie d'adsorption pour les catalyseurs en utilisant l'apprentissage automatique.
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GradNav aide les scientifiques à étudier le comportement moléculaire plus efficacement.
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Cette recherche se concentre sur la détection de la porosité dans la fabrication additive avec des images thermiques et de l'IA.
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Cet article parle du rôle de l'apprentissage automatique dans l'amélioration des processus de fabrication additive.
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Combiner des modèles de langage larges avec des données pour découvrir efficacement des équations scientifiques.
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CaFA apporte efficacité et précision aux prévisions météorologiques mondiales grâce à l'apprentissage machine.
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La recherche étudie le comportement des éclaboussures pour améliorer la qualité de la fabrication additive.
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AMGPT offre un soutien précis aux chercheurs en fabrication additive métallique.
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Multi-Peptide combine des modèles de données pour améliorer les prévisions du comportement des peptides.
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Des chercheurs améliorent les modèles PDE neuronaux en utilisant des équations pré-entraînées de plus petite dimension pour de meilleures performances.
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Un nouveau cadre utilise l'IA pour améliorer la détection des erreurs dans l'impression 3D.
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Une étude révèle une meilleure précision dans les prédictions en utilisant des méthodes d'ensemble avec des modèles de diffusion.
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Une nouvelle approche améliore les conceptions d'aile grâce à l'apprentissage machine et aux méthodes basées sur les données.
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AbGPT aide à créer des séquences d'anticorps efficaces en utilisant des techniques avancées d'apprentissage automatique.
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PLATO permet aux robots de comprendre le langage naturel pour mieux exécuter les tâches.
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Une nouvelle méthode améliore le suivi des pièces en métal pendant le LPBF en utilisant l'apprentissage profond pour l'amélioration des images.
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BAPULM simplifie les prédictions d'interaction médicamenteuse, accélérant le développement des médicaments.
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Les substituts neuronaux améliorent la précision des simulations en prédisant les changements au fil du temps.
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