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L'inversion de l'espace de données améliore la précision des prévisions pour la gestion de l'énergie géothermique.

Un aperçu du prétraitement de données personnalisé pour de meilleures prévisions de mortalité COVID-19.

WINO propose des prédictions plus rapides et plus efficaces pour les champs électriques sur des longueurs d'onde variées.

Nouveau outil d'apprentissage automatique prédit le comportement des fluides autour de formes complexes.

Examiner comment les humains et les machines peuvent bosser ensemble pour de meilleures décisions.

Améliorer les prévisions de rendement des actifs grâce à la sélection de caractéristiques causales dans des marchés instables.

Hyperstroke révolutionne l'assistance au dessin en se concentrant sur les détails des coups.

GP-KAN fusionne les processus gaussiens et les réseaux de Kolmogorov-Arnold pour des prédictions efficaces.

Un aperçu détaillé des fonctions bêta en physique et leur rôle dans les interactions quartiques.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de séquences en capturant des connexions de données riches.

Une nouvelle approche améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles d'apprentissage automatique.

Découvre comment les modèles de langage protéique aident à prédire les comportements et les fonctions des protéines.

Cette étude examine la fiabilité des modèles de rationalisation face aux attaques adverses.

Une nouvelle méthode améliore les modèles réduits en utilisant l'apprentissage bayésien et des processus gaussiens.

Les méthodes utilisant des hyperréseaux ont excellé dans la prédiction des rendements d'actifs lors des dernières compétitions.

DeTPP améliore les prévisions d'événements à long terme dans différents domaines avec des résultats variés.

Une nouvelle approche pour mieux prédire les mouvements humains dans les zones urbaines.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour prédire les fonctions et les réactions des enzymes.

Ce cadre améliore la détection des mensonges dans les conversations lors des parties de Diplomacy.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les grands modèles de langage en s'attaquant au biais d'attestation.

Une étude sur l'utilisation de boîtes englobantes pour prédire le comportement des objets dans des environnements changeants.

NeuralMPM accélère les simulations de matériaux en utilisant des techniques de deep learning.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la complétion de tenseurs avec moins d'échantillons.

Combiner les données de recherche avec des rapports améliore les prédictions de dengue.

TG-PhyNN combine des réseaux de neurones et des lois physiques pour de meilleures prédictions.

Méthodes pour améliorer la confiance dans les prédictions de l'IA pour les images médicales.

Efforts pour améliorer les prédictions des épidémies de paludisme pour de meilleures réponses en santé publique.

L'apprentissage automatique améliore les prévisions et le suivi dans la fabrication biopharmaceutique.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de production éolienne à long terme en utilisant les emplacements des éoliennes et des données climatiques.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des données des réseaux sociaux pour de meilleures insights utilisateurs.

Combiner des images de tissus et des données génétiques pour améliorer les prédictions de survie au cancer.

Analyser les tendances de la violence armée pour améliorer les stratégies de sécurité dans la communauté.

Une nouvelle méthode améliore la classification des tissus cancéreux en utilisant des modèles de vision-langage.

Explorer les limites de la prédiction dans les systèmes chaotiques et leurs implications.

Une nouvelle approche améliore la précision des prévisions climatiques en prenant en compte des facteurs non observés.

Combiner l'apprentissage actif et la modélisation bayésienne améliore les prévisions dans les domaines de l'ingénierie où les données sont rares.

Une approche simple pour prédire la solubilité des composés chimiques dans l'eau.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des émotions humaines malgré les défis des données rares.

Les techniques d'apprentissage automatique améliorent les simulations de systèmes de spin quantique en utilisant des opérateurs neuronaux de Fourier.

Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décisions dans des systèmes en changement en utilisant des prévisions.