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Cette étude utilise l'apprentissage machine pour analyser les QPOs dans les systèmes de trous noirs.

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Utiliser l'apprentissage automatique pour classer les galaxies selon leurs émissions radio.

DOF-ID renforce la détection des menaces sans compromettre la confidentialité des données.

Les techniques de machine learning améliorent la synthèse des circuits quantiques, optimisant ainsi l'efficacité et les performances.

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L'apprentissage automatique améliore notre compréhension des renflements et des disques de galaxie.

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Une nouvelle méthode améliore les prédictions des propriétés nucléaires en utilisant l'apprentissage automatique.

RANS-PINN combine apprentissage automatique et physique pour des prévisions de flux turbulent plus rapides.

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SCALINN combine l'apprentissage automatique et la physique pour des prédictions efficaces dans des systèmes complexes.

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La recherche propose des façons innovantes d'identifier la douleur chronique en utilisant des données sur l'activité cérébrale.

De nouvelles méthodes en simulation révèlent des infos sur comment les galaxies se forment et évoluent.

L'apprentissage automatique améliore la classification des toxines, ce qui aide à la sécurité des médicaments et à la recherche biologique.

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Cette étude explore l'utilisation de l'IA pour améliorer le suivi des activités humaines grâce à de meilleures données de capteurs.