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Un aperçu des méthodes pour réduire le bruit dans les ordinateurs quantiques.

Des chercheurs s'attaquent aux problèmes de bruit en info quantique pour des résultats fiables.

Améliorer la qualité vidéo grâce à des méthodes de formation innovantes et des approches de données.

Une nouvelle approche utilisant des CNN améliore la précision de détection des cibles radar.

Cette méthode améliore l'évaluation du bruit dans la correction d'erreurs quantiques avec un minimum d'effort.

Recherche sur comment les fluctuations aléatoires influencent le comportement des matériaux et la séparation de phases.

Combiner l'apprentissage profond avec l'échantillonnage direct augmente l'efficacité de la reconstruction d'objets.

Une méthode auto-supervisée pour la prédiction de mouvement en utilisant uniquement des nuages de points non étiquetés.

La mission de LISA Pathfinder a révélé des défis importants pour mesurer les ondes gravitationnelles liées au couplage inclinaison-longueur.

Un nouveau cadre améliore la détection des sources en radioastronomie grâce à des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore les mécanismes d'attention dans la classification de texte en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Comprendre le bruit et améliorer les méthodes d'analyse dans la recherche sur les ondes gravitationnelles.

Cette recherche explore les qubits de chat pour améliorer les algorithmes d'optimisation en informatique quantique.

Explorer l'impact de la dépendance aux données sur la performance de la régression linéaire.

DiffKD améliore les petits modèles en filtrant le bruit des grands modèles enseignants.

Un aperçu des nouvelles méthodes de codage pour une meilleure confidentialité des données.

De nouvelles méthodes améliorent les performances des circuits quantiques en s'attaquant efficacement au bruit.

Explorer comment les mesures quantiques façonnent notre compréhension de la réalité physique.

De nouveaux algorithmes quantiques améliorent l'efficacité de la recherche de données et réduisent les taux d'erreur.

De nouveaux modèles de clustering améliorent l'analyse des données en gérant les chevauchements et le bruit.

Des chercheurs améliorent la précision des mesures en utilisant des techniques de métrologie quantique variationnelle.

Une nouvelle méthode vise à réduire le bruit dans la détection des ondes gravitationnelles.

Technologie de reconnaissance audio efficace conçue pour les téléviseurs à faible consommation d'énergie.

Analyser les principales sources d'erreurs qui affectent la performance des portes de qubits supraconducteurs.

Un aperçu de comment la vie privée différentielle protège les infos individuelles dans l'analyse de données.

LISA vise à mesurer de minuscules changements de distance causés par des ondes gravitationnelles.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer le clustering avec des annotations bruyantes.

Examiner l'impact de la taille de l'échantillon et du bruit sur la précision de la régression logistique.

De nouvelles méthodes améliorent le code de Bacon-Shor pour une meilleure correction d'erreurs quantiques.

Des techniques innovantes améliorent la détection des signaux de l'univers primitif.

Améliorer les méthodes de récupération de signal en utilisant des techniques de régularisation avancées.

Cet article explore les complexités de nettoyage des données bruitées pour l'apprentissage machine.

Des chercheurs améliorent la performance des qubits en étudiant le bruit et la cohérence dans des systèmes à trous de germanium.

De nouvelles techniques pour générer des signaux micro-ondes et mmWave à faible bruit montrent du potentiel.

Explorer le potentiel du QKD CV pour des systèmes de communication sécurisés.

Étudier le mouvement des galaxies révèle des trucs sur la structure et l'évolution de l'univers.

Almanac utilise des techniques avancées pour mieux analyser les observations cosmiques bruyantes.

Les modèles de diffusion à débruitage des canaux améliorent la clarté du signal dans des environnements bruyants.

Cette recherche améliore la précision du NMRG en utilisant un magnétomètre auto-étalonné.

Examiner comment les algos se comportent avec du bruit pendant l'optimisation multi-objectifs.