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Une nouvelle façon de simuler le comportement des structures en utilisant des techniques de machine learning.

NEST utilise des réseaux de neurones pour améliorer les tests psychométriques dans les études sur la vision.

Des recherches montrent comment les trains de pics améliorent la compréhension des interactions entre neurones.

Une nouvelle approche réduit la complexité dans les systèmes de communication multi-utilisateurs en utilisant l'extrapolation au niveau des symboles.

FlexKalmanNet améliore la navigation des engins spatiaux en apprenant à partir des données.

Une nouvelle approche pour améliorer la planification des mouvements des robots et les tâches de manipulation.

De nouvelles méthodes de traitement améliorent le QIS pour l'imagerie en temps réel.

Une nouvelle approche de la représentation des scènes urbaines numériques, mettant l'accent sur la rapidité et la qualité.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision dans la résolution de problèmes physiques complexes.

Les réseaux de neurones améliorent l'efficacité et la précision dans les simulations de transport de rayonnement.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer le décodage de la parole à partir de l'activité cérébrale.

Des recherches explorent de nouvelles méthodes pour l'imagerie mammaire sans agents de contraste traditionnels.

Cette méthode améliore la précision et l'efficacité de la CFD en utilisant l'apprentissage automatique.

La communication sub-THz va révolutionner la transmission de données à grande vitesse.

Améliorer la qualité d'image en radioastronomie en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

De nouveaux designs inspirés par la nature utilisant VoroTO améliorent efficacement les performances des matériaux.

Des chercheurs utilisent des données pour prédire efficacement la traînée sur différentes surfaces rugueuses.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie CT pour un meilleur diagnostic médical.

Utiliser l'apprentissage machine pour améliorer la tomographie de l'espace des phases dans les accélérateurs de particules.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage profond améliore la clarté dans l'imagerie astronomique.

Un nouveau modèle améliore l'analyse en temps réel du plasma pour la recherche sur la fusion.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la compréhension des canaux quantiques dans les dispositifs NISQ.

De nouvelles techniques améliorent la recherche de planètes similaires à la Terre en s'attaquant au bruit stellaire.

SPEAR prédit le comportement sonore dans des espaces 3D en utilisant une collecte de données minime.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la détection des planètes lointaines.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage à partir de l'espace de poids des réseaux de neurones.

Des chercheurs simplifient les réseaux de neurones pour dévoiler des infos cruciales sur la mémoire et la prise de décision.

Un guide pour détecter les problèmes de satellite lors des missions lunaires et martiennes.

De nouvelles méthodes combinent des codes de bloc linéaires et des réseaux de neurones pour une meilleure transmission des données.

Méthodes pour identifier des caractéristiques importantes dans des environnements de données de mauvaise qualité.

Un aperçu de l'IA intersymbolique qui combine des méthodes symboliques et subsymboliques pour des systèmes plus intelligents.

Découvrez comment les modèles de cœur virtuels changent les soins aux patients.

Un aperçu des réseaux de neurones, de l'incertitude et de leur impact sur la prise de décision en IA.

Cette étude utilise des réseaux de neurones pour améliorer la précision de détection des étoiles en astrophotographie.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles d'IA comprennent les relations spatiales.

Une nouvelle méthode aide les robots à décider quand arrêter d'explorer des espaces intérieurs.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de la prédiction de la densité de charge.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des estimations de volatilité implicite.

Les chercheurs combinent des techniques de données pour modéliser efficacement des systèmes complexes.

Cet article examine des méthodes pour enlever les données des utilisateurs des réseaux neuronaux de manière efficace.