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Une revue des méthodes d'apprentissage automatique pour détecter les vulnérabilités dans les contrats intelligents Ethereum.

Un cadre renforce la sécurité des véhicules connectés tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Un modèle qui améliore les prédictions des problèmes de santé critiques pour une meilleure prise en charge des patients.

Une nouvelle approche combine des données audio, vidéo et texte pour un diagnostic efficace de la dépression.

Les outils de machine learning comme CHGNet modifient la recherche sur les matériaux et les prédictions.

Une étude explore l'apprentissage automatique pour prédire la conversion de CIS en MS.

Q-SHAP simplifie les calculs de la valeur de Shapley pour rendre les modèles plus interprétables.

Un nouveau modèle améliore la précision pour prévoir le débit des rivières.

Découvre comment le deep learning relationnel transforme l'analyse de données pour les entreprises.

Un nouveau système utilise l'apprentissage automatique pour classifier les escargots Radomaniola rapidement et avec précision.

La recherche utilise l'optimisation et l'apprentissage automatique pour analyser les infections respiratoires causées par Francisella tularensis.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des tissus en utilisant plusieurs colorations et l'apprentissage automatique.

NeuroSteiner utilise l'IA pour optimiser l'agencement des fils dans les puces informatiques.

Les récentes avancées en élimination de quantificateurs réels et en CAD améliorent l'efficacité de la résolution de problèmes en maths.

Le nouveau solveur HOBO s'attaque à l'optimisation d'ordre supérieur en informatique quantique.

Une nouvelle approche pour améliorer la planification des observations en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

La cartographie du bruit en temps réel utilise la tech pour améliorer la gestion du bruit urbain.

Combiner l'apprentissage automatique et les métaheuristiques pour de meilleures solutions de routage de véhicules.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions enzyme-substrat, aidant la recherche scientifique.

La recherche se concentre sur des alternatives sûres au plomb pour l'énergie solaire.

Des recherches montrent comment l'apprentissage automatique peut améliorer la compréhension des facteurs génétiques de la schizophrénie.

DeepScence améliore l'identification des cellules sénescentes dans la recherche.

Un nouveau projet vise à améliorer la compréhension de l'arabe par les ordinateurs grâce à des techniques innovantes.

Apprends comment EMODM détecte efficacement des modèles anormaux dans des systèmes complexes.

Cet article parle d'une nouvelle stratégie de couverture dynamique en utilisant la volatilité implicite.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions météo à partir des observations.

Une étude montre que la HRV peut améliorer le diagnostic précoce de la sepsie.

Combiner la technologie et le jardinage pour une durabilité urbaine.

De nouvelles techniques d'apprentissage automatique améliorent la qualité des données en astronomie X.

CytoLNCpred améliore les prédictions des emplacements des longs ARN non codants dans les cellules.

Les systèmes automatisés visent à améliorer le suivi du comportement des étudiants autistes.

De nouvelles découvertes sur les complexes de protéines améliorent notre compréhension de la biologie cellulaire.

Les outils d'IA pourraient améliorer les soins pour les bébés atteints de CDH en prédisant les résultats plus précisément.

De nouveaux réseaux de neurones améliorent la modélisation du comportement des semi-conducteurs et la précision des prédictions.

Combiner des images et des données météo améliore les prévisions d'humidité du sol pour les agriculteurs.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des interfaces électrochimiques grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des couleurs des étoiles et des effets de la poussière.

FOVAL améliore la précision et l'utilisabilité des lunettes autofocales sans avoir besoin de calibrage constant.

Des chercheurs ont développé une nouvelle approche pour analyser des systèmes quantiques complexes en utilisant l'apprentissage non supervisé.

CALDERA améliore la priorisation des gènes en réduisant les biais et en rendant les résultats plus compréhensibles.