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L'apprentissage automatique booste la vitesse et la précision pour détecter les ondes gravitationnelles.

Un aperçu des ondes de Lamb et de leur rôle dans la surveillance de la santé des structures.

Explorer les réseaux de régulation génétique et leur importance dans la fonction et la stabilité des cellules.

Le dataset MaterioMiner relie la mécanique des matériaux à la littérature scientifique pour améliorer la recherche.

Apprends comment différentes représentations de données 3D facilitent l'analyse en machine learning.

Un coup d'œil sur comment l'IA façonne la santé personnalisée.

Une solution pratique pour détecter les types de modulation dans les communications sans fil.

Une nouvelle approche pour estimer le flux sanguin en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Cette étude compare des modèles dépendants du temps et des techniques de ML pour prédire la dette technique de code.

Des scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour identifier des enzymes qui décomposent les déchets plastiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude des binaires de naines blanches malgré les défis des données basse résolution.

Un aperçu du rôle de RAG dans l'amélioration des réponses des modèles de langage.

De nouvelles techniques améliorent l'étude du comportement des électrons avec des pulses X à attosecondes.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer du sein en utilisant des images FFDM et SM.

Cette étude explore les applications de l'apprentissage automatique pour prédire les mouvements des marchés financiers.

De nouvelles techniques améliorent l'imagerie pour une meilleure analyse dans divers domaines.

Exploiter les données des simulations pour améliorer la production dans la fabrication de semi-conducteurs.

Les nouveautés en DWI améliorent l'imagerie du mouvement de l'eau en utilisant moins de mesures.

Le système MARS-S2L utilise des données satellites pour suivre les émissions de méthane de manière efficace.

Automatiser l'étiquetage des données tout en garantissant l'exactitude avec l'apprentissage automatique et l'apport de la foule.

Utiliser l'apprentissage automatique pour simplifier les amplitudes de diffusion en physique des hautes énergies.

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Une étude sur l'utilisation de l'EEG pour classifier les émotions humaines avec précision.

Un regard critique sur l'impact de l'IA sur la science et la compréhension.

Examiner les similitudes et les différences entre les circuits biologiques et les circuits d'apprentissage machine.

La recherche améliore les prévisions des événements SEP pour protéger les astronautes et la technologie.

Nouvelles perspectives sur le a-SiN en utilisant le machine learning et des simulations.

Un regard sur le rapprochement des comportements non linéaires avec des représentations linéaires.

Un nouvel outil améliore l'efficacité des études de fossiles grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures de gaz en utilisant l'apprentissage automatique et la physique.

Un nouveau modèle, XPaiNN, améliore les prédictions en chimie quantique en utilisant des approches d'apprentissage automatique.

Les chercheurs utilisent MeshGraphNets pour améliorer efficacement les simulations de dynamique des fluides.

Un nouveau cadre utilise l'apprentissage automatique pour une analyse efficace des courbes de lumière des kilonovas.

Apprends comment le son se propage dans les espaces et ses applications.

Des recherches montrent des différences clés des axones dans l'autisme en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Ce logiciel aide les équipes de secours à évaluer la santé des patients pendant les urgences.

Le cadre N²AMD améliore la précision et l'efficacité dans l'étude de la dynamique des matériaux.

Ce papier présente un modèle d'apprentissage profond pour lutter contre le changement climatique au Jammu-et-Cachemire.