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L'algorithme BMach améliore la précision dans la prédiction des propriétés électroniques des matériaux.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'analyse des particules.

La recherche se concentre sur les caractéristiques des plantes en utilisant des techniques d'imagerie avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique.

Examiner les différences culturelles dans les modèles de prédiction de la dépression et les défis d'équité.

Des chercheurs analysent la génétique de la levure pour prédire des caractéristiques avec l'apprentissage automatique.

Un outil pour faciliter l'analyse des grandes images biologiques 3D.

Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire des variables cliniques afin d'améliorer le diagnostic des maladies.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les véhicules autonomes en utilisant la vision et le langage.

Exploration du rôle des Transformers et des LLMs dans l'amélioration de la sécurité des réseaux.

Une approche d'apprentissage automatique pour estimer efficacement les hauteurs de la canopée des arbres.

Des chercheurs trouvent des nœuds clés pour surveiller efficacement des réseaux complexes.

Une méthode pour prévoir les besoins en FPGA pour les réseaux de neurones avant de les construire.

De nouveaux descripteurs améliorent les prédictions des composés chimiques dans la découverte de médicaments et la science des matériaux.

Cet article parle d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la qualité des images dans les scanners CT.

De nouvelles méthodes de comptage des larves de poissons améliorent la précision et l'efficacité en aquaculture.

De nouvelles méthodes améliorent les calculs des splittings de tunneling dans des molécules complexes.

L'apprentissage automatique offre de nouvelles perspectives sur la sclérodermie systémique, améliorant le diagnostic et le traitement.

Des recherches montrent des différences d'activité cérébrale pendant la distraction et la concentration.

Un cadre guide le choix des modèles pré-entraînés efficaces pour la détection de vulnérabilités.

NeuroSynth génère des données IRM synthétiques pour améliorer les études sur la santé cérébrale.

Un aperçu de la reconnaissance des gestes de la main et de son importance croissante dans la communication.

Cette recherche s'attaque aux défis de la classification des produits pour le commerce international en utilisant l'apprentissage automatique.

Cette étude explore l'apprentissage automatique informé par la physique pour améliorer les prédictions du processus de flottation de l'or.

Un aperçu de comment l'informatique par réservoir optique améliore les prévisions des prix des actions.

Cet article parle de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour accélérer les calculs DFT en science des matériaux.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage automatique dans la compréhension du comportement animal.

Un nouvel outil qui relie les retours des utilisateurs aux tâches de développement logiciel.

L'apprentissage fédéré améliore la recherche sur le cancer en partageant des idées tout en protégeant les données des patients.

Évaluer des méthodes pour lier les données de tableau aux graphes de connaissances.

Cet article passe en revue comment les chercheurs utilisent des données pour étudier l'énergie noire et les modèles cosmologiques.

Examiner la croissance et les défis des modèles de prédiction dans les soins aux patients.

Découvre comment les énormes ensembles améliorent la précision des prévisions météorologiques.

L'automatisation de la surveillance des lignes améliore la sécurité et l'efficacité dans les soins critiques.

A-BDD améliore l'entraînement ML pour les voitures autonomes par mauvais temps.

Un nouveau modèle prédit les niveaux de pH des enzymes en utilisant des séquences et de gros ensembles de données.

La recherche combine l'apprentissage automatique et l'auto-assemblage pour créer de meilleures nanoparticules.

Apprends comment les méthodes basées sur les données améliorent la prise de décision grâce aux attentes conditionnelles.

Un nouvel outil pour une optimisation structurelle efficace en utilisant la différenciation automatique.

Explore comment l'apprentissage automatique améliore les prévisions météo et la compréhension du climat.

Cet article parle de comment l'apprentissage fédéré peut aider les agences de soutien aux sans-abris.