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Recherche de techniques pour réduire le bruit dans l'informatique quantique en utilisant des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche pour les joueurs dans des jeux partiellement observables à état continu en utilisant des stratégies en temps réel.

Un nouveau modèle prédit les résultats pour les patients en soins intensifs sous ventilation mécanique.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans le comptage des œufs de moustiques Aedes aegypti.

De nouvelles méthodes améliorent la prévision des régions de protéines sans structure stable.

Intégrer des infos physiques douces améliore les prédictions des réseaux de neurones dans la modélisation hydraulique.

L'apprentissage automatique améliore les modèles de viscosité artificielle pour des simulations numériques améliorées.

Une nouvelle méthode combine des techniques traditionnelles avec des réseaux neuronaux pour une meilleure localisation du son.

Explorer l'impact de la propriété des voies rapides sur la résolution numérique des jeux de champ moyen.

La recherche sur les impuretés dans le plasma de fusion est super importante pour des solutions énergétiques plus propres.

Une étude explore le rôle de l'IA dans l'optimisation de la stabilité du plasma grâce à des prédictions efficaces des champs magnétiques.

Explorer les réseaux de neurones pour un meilleur contrôle dans les colonnes de distillation.

Cet article parle de l'utilisation de l'apprentissage profond pour lire automatiquement les feuilles de score d'échecs.

Une nouvelle méthode améliore le réalisme des images en se concentrant sur les interactions lumineuses.

RSTAR-Net réduit les artefacts de traînée dans les images de cancer du poumon, améliorant la précision du traitement.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de prix en affinant la sélection des caractéristiques.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de contrôle pour des systèmes complexes influencés par des incertitudes.

Cette étude utilise des méthodes informatiques pour analyser les titres courants dans des textes historiques.

Un aperçu des cadres de planification qui équilibrent la sécurité et l'efficacité dans des environnements complexes.

Une nouvelle techno mélange l'informatique quantique et l'IA pour améliorer le diagnostic de la rétinopathie diabétique.

L'intégration du deep learning améliore la précision et l'efficacité de l'imagerie sismique.

Cette étude montre comment les synapses changent de force et leur rôle dans l'apprentissage et la mémoire.

Une nouvelle approche améliore les simulations d'écoulement turbulent grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes exploitent des architectures symboliques vectorielles pour une programmation efficace des réseaux de neurones.

Un nouveau système améliore la vitesse de détection des ondes gravitationnelles.

Une nouvelle méthode pour résoudre le modèle BGK en utilisant des réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie des dynamiques cellulaires avec une haute précision.

Des recherches récentes remettent en question la simplicité de la Thèse du Neurone de Connaissance dans les modèles de langage.

Explorer comment l'apprentissage automatique améliore la modélisation de la turbulence pour de meilleures prédictions.

Explorer des neurones spécialisés conçus pour des tâches spécifiques dans des réseaux artificiels.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité dans la portée en haute dimension pour les véhicules autonomes.

Explorer l'importance de softmax dans la performance et les applications des réseaux de neurones.

Cet article examine comment les réseaux neuronaux prédisent le comportement du son dans les conduits.

Une nouvelle méthode pour estimer le FFR virtuel en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Cet article parle de l'importance et des défis de la détection des données hors distribution en apprentissage automatique.

DeepJSCC améliore la qualité d'image dans les réseaux de relais, intégrant la transmission avec l'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité de la complétion de matrices dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction de caractéristiques pour diagnostiquer les défauts de roulements dans les machines.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de visibilité pour l'IA dans les jeux.

Explorer l'impact de PETScML sur l'apprentissage automatique scientifique grâce à des méthodes d'ordre supérieur.