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AMBER utilise l'apprentissage automatique pour automatiser la génération de maillage pour les simulations d'ingénierie.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour améliorer les calculs d'énergie des systèmes quantiques à plusieurs corps.

Cette étude parle d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'inférence de type dans les langages de programmation.

Cet article présente une méthode pour la détection et l'explicabilité des revues de spam en temps réel.

Le modèle D-LIM relie les mutations génétiques, les traits et la forme physique pour des prévisions améliorées.

Améliorer l'efficacité en programmation linéaire avec des techniques d'apprentissage automatique.

Les appareils sans fil efficaces doivent s'adapter aux conditions changeantes pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour prédire avec précision les propriétés tensorielle des matériaux cristallins.

Un aperçu des SPIM et leur potentiel dans les problèmes d'optimisation.

Une étude sur comment de nouvelles idées transforment la recherche astronomique grâce à la technologie et à la collaboration.

Une nouvelle méthode améliore le routage des données satellites pour une meilleure efficacité de communication.

Explorer de nouvelles méthodes pour prédire des traits en reproduction.

AUTOPRIV simplifie la protection des données pour les utilisateurs sans compétences techniques.

Cet article parle de techniques avancées pour modéliser le comportement des fluides dans des matériaux poroélastiques.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire des paramètres Hubbard importants pour les matériaux.

L'imagerie moderne et l'apprentissage automatique améliorent la détection des désintégrations de particules.

Découvre comment mélanger les cultures peut améliorer la durabilité et la productivité de l'agriculture.

Un coup d'œil sur le rôle du dataset TIDMAD dans la recherche sur la matière noire.

Cet article présente une méthode pour protéger les données personnelles dans les systèmes d'apprentissage automatique.

Les graphcodes améliorent l'analyse topologique des données pour avoir de meilleures idées sur des ensembles de données complexes.

De nouveaux systèmes améliorent la délivrance d'insuline et la sécurité pour la gestion du diabète de type 1.

Des recherches montrent le rôle du métabolisme des astrocytes dans le fonctionnement et la santé du cerveau.

Un modèle de machine learning aide à classifier des objets célestes avec une alta précision.

ASCENT améliore la sécurité matériel contre les attaques par canaux auxiliaires de puissance pendant la conception.

Explorer les données des patients pour améliorer les résultats du cancer de la tête et du cou.

Ce projet vise à améliorer l'interaction des utilisateurs avec les machines pour la création de livres photo.

La recherche utilise l'apprentissage automatique pour évaluer les difficultés de marche chez les patients atteints d'ataxie neurodégénérative.

CanDrivR-CS améliore la compréhension des variants génétiques dans le traitement du cancer.

Une étude examine comment les images de la rue sont liées aux risques de dépression et d'anxiété.

TORAX est un simulateur open-source conçu pour la recherche sur le plasma dans les tokamaks.

Une nouvelle méthode propose de meilleures estimations d'âge pour les amas d'étoiles en utilisant des données empiriques.

Présentation d'une méthode qui combine efficacement l'apprentissage automatique avec les statistiques traditionnelles.

Un nouvel outil améliore l'identification des auteurs de logiciels grâce à l'analyse de code.

Une revue du rôle de l'apprentissage automatique dans l'amélioration des processus d'intégration continue.

Un nouveau cadre simplifie la création de pipelines d'apprentissage automatique pour les jumeaux numériques.

Jaeger améliore la détection des phages dans les données métagénomiques grâce à un apprentissage machine avancé.

Une nouvelle approche combinée améliore les simulations de dynamique moléculaire en utilisant l'informatique quantique et l'apprentissage automatique.

Explorer le rôle des données synthétiques dans l'amélioration du diagnostic de la schizophrénie.

Un nouveau référentiel aide à prédire le comportement des enzymes en utilisant l'apprentissage automatique.

Des outils comme OxonFair aident à garantir l'équité dans la prise de décision de l'IA.