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CATHODE propose une nouvelle façon de dénicher des particules dans les expériences de collisionneurs.

Une étude sur l'amélioration de l'estimation des PM2.5 grâce à l'AOD par satellite et à l'apprentissage automatique.

Un nouveau jeu de données et un modèle pour améliorer l'apprentissage automatique dans les preuves formelles avec Agda.

Exploration de la distance de Wasserstein au carré pour une reconstruction efficace des SDE à partir de données bruyantes.

Le télescope Mini-EUSO a réussi à détecter des événements lumineux transitoires appelés Elves.

L'apprentissage automatique améliore la précision des prédictions de décalage vers le rouge pour les noyaux galactiques actifs.

Créer des taggers POS pour des langues avec peu de données d'entraînement.

Cet article présente une méthode pour accélérer la classification du trafic réseau.

Utiliser l'apprentissage machine pour estimer le PIB de Madagascar en temps réel.

Un nouveau système améliore les expériences de réunion en identifiant les intervenants en temps réel.

Combiner l'apprentissage automatique et l'analyse de données pour prédire les impacts des intempéries extrêmes.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des candidats médicaments dans la recherche biomédicale.

Un nouveau système améliore les performances et réduit les délais dans les applications d'IA médicale.

Les méthodes d'apprentissage profond améliorent l'identification des particules et l'analyse des données au LHC.

Un projet a pour but d'automatiser la classification des codes de retard de train en utilisant l'apprentissage automatique.

Un aperçu des jeux de données QM7b et QM9 pour la prédiction des propriétés moléculaires.

Un nouveau cadre combine DDD et l'apprentissage automatique pour mieux étudier la déformation des métaux.

Le logiciel ABRA améliore l'efficacité dans l'analyse des réponses auditives du tronc cérébral et l'estimation des seuils auditifs.

Un aperçu de la dysarthrie, sa détection et le rôle de la technologie.

Une nouvelle approche qui combine des modèles traditionnels avec l'apprentissage automatique améliore les prévisions d'infection.

L'apprentissage automatique améliore l'efficacité et la précision dans la gestion des projets de stockage de dioxyde de carbone.

Cette recherche évalue comment GPT-4 génère des récits pour des événements clés de la vie.

Une nouvelle approche combinant l'apprentissage profond et WENO pour des simulations d'écoulement améliorées.

CQM améliore la précision des simulations en physique des particules pour de meilleurs résultats d'analyse.

OceanBench simplifie l'analyse des données océaniques pour un meilleur suivi de la hauteur de la surface de la mer.

Les condensats d'excitons-polaritons pourraient mener à de nouvelles technologies tout optiques et à des appareils efficaces.

Une nouvelle approche des négociations cloud améliore l'allocation des ressources et réduit les coûts.

Cette étude explore l'amélioration de la précision des graphes d'appels en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour analyser le comportement des véhicules autonomes améliore la sécurité et la fiabilité.

Des techniques avancées améliorent la façon dont les scientifiques étudient les comportements moléculaires en biologie et en chimie.

Une nouvelle approche pour modéliser la turbulence avec le machine learning peut améliorer les simulations.

Un nouvel outil pour améliorer la recherche en mécanique des fluides grâce aux méthodes lagrangiennes.

BeamShaper améliore la performance des antennes en utilisant l'apprentissage profond pour la technologie mmW.

RIGID utilise l'apprentissage machine pour concevoir des métamatériaux de manière efficace avec un minimum de données.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont on détermine l'orientation des engins spatiaux dans l'espace.

L'étude utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'adhésion au traitement de la rhinite allergique.

Explorer comment l'informatique quantique peut améliorer la gestion des ressources dans les réseaux.

Examiner l'adaptabilité des modèles d'apprentissage automatique dans les systèmes de détection d'intrusion.

TSTEM améliore l'intelligence sur les menaces cybernétiques grâce à la collecte et à l'analyse de données automatisées.

L'apprentissage automatique accélère l'étude des carbures ternaires en science des matériaux.