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Les modèles du monde aident les voitures autonomes à prédire les événements sur la route pour la sécurité.

Une nouvelle méthode améliore la résolution d'équations complexes en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode simplifie le transfert de style audio en utilisant des effets non-différentiables.

Examinant la capacité des LLMs à résoudre des problèmes mathématiques, surtout l'arithmétique modulaire.

Une nouvelle méthode combine des réseaux de neurones et la décomposition de domaine pour résoudre des PDE complexes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des réseaux neuronaux à pointes sans dépendance aux tâches.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de diffusion en utilisant l'estimation des scores des voisins les plus proches.

Une revue du rôle de l'apprentissage profond dans la prédiction des configurations de performance des logiciels.

Cet article examine les modèles de deep learning et leur compréhension à travers les courbes d'apprentissage.

Cette méthode améliore l'efficacité de la localisation mmWave en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Explorer les comportements des neutrinos pendant les supernovae et leurs effets de conversion de saveur.

Les élastomères diélectriques convertissent l'énergie électrique en mouvement mécanique, offrant des applications diverses.

Un aperçu de comment les systèmes neuronaux façonnent notre intelligence.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la résolution des PDE avec l'apprentissage profond.

Évaluer l'incertitude dans les réseaux de neurones pour de meilleures prédictions scientifiques.

La recherche explore le lien entre la théorie des cordes et les masses des quarks.

Ce projet vise à améliorer la reconnaissance de la parole mélangée gujarati-anglais.

Explorer comment les exemples adverses influencent les modèles d'apprentissage automatique.

Notre méthode élimine les auto-intersections dans les formes de corps 3D et les poses.

Un aperçu de comment l'ICLRNN améliore les réseaux de neurones pour des applications concrètes.

Un nouveau design de modulateur améliore la communication des appareils IoT.

Un nouveau modèle améliore la précision et l'efficacité dans la prédiction de la densité d'électrons.

L'apprentissage automatique améliore l'efficacité et la précision dans la conception de structures de poutres continues.

De nouvelles techniques améliorent la qualité et la vitesse des images CBCT pour de meilleurs résultats pour les patients.

Des chercheurs combinent des réseaux de neurones pour améliorer la précision et l'efficacité des simulations.

Un nouvel émulateur accélère l'étude des courbes de lumière des kilonovæ.

Des recherches montrent que l'apprentissage profond améliore notre compréhension du rythme de la langue.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de la surface du cerveau à partir des IRM.

Les logiques différentiables améliorent l'apprentissage machine grâce à de meilleures techniques de vérification formelle et d'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image affectée par le bruit de speckle en utilisant l'apprentissage automatique.

Explorer comment les UDE améliorent la compréhension des systèmes neuronaux grâce aux techniques modernes.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des événements inhabituels dans les vidéos.

Utiliser des réseaux de neurones pour résoudre efficacement des équations différentielles partielles complexes.

Examen du rôle des fonctions de signal et des délais dans les réseaux de neurones.

Des protocoles innovants améliorent l'apprentissage automatique tout en protégeant les données sensibles.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones peuvent modéliser des fonctions complexes dans différents domaines.

Utiliser des réseaux neuronaux pour résoudre des contraintes dans un modèle gravitaire.

LayoutFlow améliore la qualité et la vitesse des mises en page pour différentes tâches de design.

Cette étude examine le rôle de la simulation dans le développement de politiques de contrôle pour les robots autonomes.

Des recherches étudient l'apprentissage automatique pour améliorer les contrôles de santé fœtale pendant le travail.