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Découvrez comment l'apprentissage automatique transforme la modélisation du comportement des matériaux.

De nouvelles méthodes améliorent la stabilité des systèmes de contrôle dans des conditions incertaines.

Une nouvelle approche pour gérer des systèmes non linéaires interconnectés afin d'améliorer la stabilité et la performance.

Une nouvelle méthode montre des promesses pour mesurer avec précision le mouvement des fluides dans des systèmes complexes.

Un nouvel algorithme améliore la vérification des réseaux de neurones pour fiabilité et équité.

WeiPer améliore la détection des distributions hors normes dans les modèles de machine learning en ajustant les poids.

Ce papier présente L-HiTS, une méthode pour simuler des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage profond.

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Une nouvelle approche améliore la compréhension des comportements des étudiants dans les MOOC.

Une nouvelle méthode renforce la fiabilité des réseaux de neurones dans des applications critiques.

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Une nouvelle méthode pour l'apprentissage continu dans les systèmes d'IA qui améliore la rétention des connaissances.

Une nouvelle méthode utilise des réseaux de neurones pour améliorer l'analyse des données du spectre de puissance des galaxies.

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.

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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.

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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.