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Un aperçu de comment la lumière et la matière interagissent à travers la chimie des polaritons.

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Combiner les fonctions de Green avec des réseaux de neurones propose de nouvelles solutions pour des PDE complexes.

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MetNet-3 améliore les prévisions météo avec une précision et une rapidité accrues.

Les réseaux de neurones améliorent la précision des prédictions des masses nucléaires, comblant les lacunes des modèles théoriques.

NILUT propose une méthode économe en mémoire pour la transformation des couleurs en photo.

MRFI propose une approche flexible pour simuler des erreurs dans les réseaux de neurones, ce qui améliore la fiabilité.

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QNNRepair améliore la précision des réseaux de neurones après quantification.

Un nouveau modèle de réseau de neurones s'attaque aux défis de l'analyse des données dépendantes.

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Une nouvelle méthode améliore l'ajustement des paramètres S avec moins de mesures.

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CIMulator aide à optimiser les dispositifs de mémoire pour de meilleures performances en IA.

SCALINN combine l'apprentissage automatique et la physique pour des prédictions efficaces dans des systèmes complexes.

Un nouveau modèle de réseau de neurones améliore les simulations de la croissance de surface sous différentes conditions de bruit.

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