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Améliorer la clarté de la parole grâce à des filtres hybrides et des réseaux neuronaux.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage automatique sécurisé en utilisant la DCT avec FHE.

Une nouvelle méthode d'IA prédit les populations de moustiques Aedes aegypti en utilisant des données météo.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer l'assimilation des données pour les prévisions météo.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de trafic grâce à la décomposition des données et aux réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode qui améliore la segmentation des cellules dans les images de microscopie pour la recherche biologique.

Explorer les symétries locales pour améliorer les méthodes d'apprentissage machine basées sur des graphes.

Un nouveau cadre améliore le traitement des réseaux neuronaux pour la recherche scientifique.

Cette étude évalue le rôle des automates cellulaires neuronaux dans la segmentation d'images médicales.

Guider le comportement général du système en pleine incertitude avec des techniques avancées.

Combiner des réseaux de neurones et de l'informatique quantique pour un design de circuit optimisé.

Cette étude utilise l'apprentissage automatique pour prédire le drainage acide des mines dans les zones minières.

Un nouveau modèle améliore la détection de la dépression dans les publications sur les réseaux sociaux avec des explications claires.

Un aperçu de la façon dont les méthodes d'apprentissage profond s'attaquent aux équations différentielles.

Une nouvelle méthode pour calculer des opérateurs proxi sans trier les données pour l'optimisation.

Un nouveau modèle améliore les prévisions des interactions entre protéines et de la résistance aux médicaments.

Un nouveau simulateur fait évoluer des agents capables de culture et de raisonnement.

Les réseaux de neurones améliorent les solutions pour des équations différentielles partielles complexes.

Cet article explore comment les caractéristiques visuelles influencent nos prises de décision.

Une nouvelle approche pour améliorer la performance des réseaux de neurones en utilisant des techniques de codage par effacement.

Cet article examine comment la dimension intrinsèque influence les performances des réseaux de neurones selon les types d'images.

Examiner de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité et la sécurité des réseaux neuronaux.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer le design des coques imprimées en 3D pour de meilleures performances.

Les cellules réagissent aux changements en utilisant des facteurs de transcription pour survivre.

deepSpecas aide les chercheurs à identifier des événements d'épissage alternatif à partir de données RNA-Seq avec une grande précision.

Une nouvelle approche améliore les prévisions des systèmes dynamiques en intégrant la mémoire.

Découvre comment le nouveau cadre SwinNPE améliore la compression d'images sans perdre en qualité.

Explorer comment la géométrie hyperbolique peut améliorer l'intelligence artificielle et la compréhension du cerveau.

Un nouveau réseau améliore la reconnaissance d'images en se basant sur les principes du système visuel humain.

Une méthode innovante combine l'apprentissage automatique et la physique pour résoudre des équations différentielles.

L'IA et la simulation mécanique boostent la vitesse et la sécurité de la conception architecturale.

Comment les réseaux de neurones améliorent l'estimation des paramètres dans les modèles spatiaux.

Explorer les limites de la prédiction dans les systèmes chaotiques et leurs implications.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision pour simuler des objets déformables.

Des recherches montrent que les données EEG peuvent aider les réseaux de neurones artificiels à résister aux attaques adversariales.

Nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes de contrôle stochastique sans dérivées en utilisant des réseaux de neurones.

La recherche étudie les bosons de Higgs lourds via des collisions de protons à haute énergie.

L'apprentissage machine transforme notre façon d'étudier l'hadronisation en physique des hautes énergies.

En utilisant l'apprentissage automatique, les simulations du manteau terrestre peuvent atteindre des états stables plus efficacement.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer le Monte Carlo variationnel dans les systèmes quantiques.