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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.

Apprends comment le dépliage améliore l'entraînement des réseaux de neurones pour les simulations physiques.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la qualité des images CBCT en réduisant les artefacts.

Cette étude explore comment les réseaux de neurones peuvent analyser les comportements des robots en essaim.

Un aperçu de comment le tau et l'amyloïde-β impactent la progression d'Alzheimer.

Une nouvelle méthode pour générer des prévisions météo améliore les prévisions de rendement des cultures.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle qualité des images solaires à l'Observatoire Solaire National.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des échantillons sensibles en faible luminosité.

Combiner le langage et la navigation améliore le fonctionnement des robots dans différents environnements.

TREET utilise des transformers pour améliorer l'analyse de l'entropie de transfert dans différents domaines.

Cet article examine les difficultés d'adapter l'apprentissage profond dans des environnements dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones.

Les PNCs fusionnent les réseaux de neurones et les circuits probabilistes pour une meilleure prédiction et modélisation.

DOUST utilise l'entraînement au moment du test pour améliorer la détection des anomalies sans avoir besoin de données étiquetées.