Informatique

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de la modélisation géologique pour l'exploration pétrolière et gazière.

Explorer de nouvelles méthodes pour modéliser des matériaux influencés par le désordre dans la séparation de phases.

Explorer les méthodes et applications des équations différentielles partielles stochastiques dans divers domaines.

De nouvelles techniques améliorent la récupération des signaux en compression sensing en utilisant des opérateurs proximaux.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité et la précision dans la conception expérimentale en utilisant des méthodes bayésiennes.

Une nouvelle méthode améliore les solutions pour les problèmes complexes à plusieurs échelles en utilisant des réseaux neuronaux.

Une étude sur les méthodes mathématiques pour les matériaux poroélastiques en ingénierie et biologie.

Une nouvelle approche pour améliorer la stabilité dans des systèmes complexes comme les ponts et les véhicules.

Une nouvelle approche accélère l'optimisation en se basant sur des expériences passées.

Un aperçu du rôle de la modélisation décisionnelle dans l'amélioration des choix basés sur les données.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage machine sur appareil pour une meilleure personnalisation et vie privée.

Un modèle pour de meilleures prévisions de ventes dans les fast-foods.

Un nouveau cadre améliore la sélection de modèles pour détecter les valeurs aberrantes sans données étiquetées.

Appliquer l'apprentissage profond pour la prise de décision financière avec des impacts différés.

Explorer l'intégration des méthodes quantiques dans la surveillance des processus prédictifs.

Analyser comment les modèles de langage génératifs s'inspirent du contenu existant et ce que ça implique.

Les prédictions de l'IA améliorent le service pour les utilisateurs de réalité étendue sur des réseaux avancés.

Ce travail propose des lignes directrices pour mesurer efficacement la performance du contrôle de congestion.

Cet article explore le biais dans les plateformes de mesure sur Internet et ses implications.

Un jeu de données complet éclaire sur les requêtes de sonde Wi-Fi et la vie privée des utilisateurs.

Les caches de stockage en réseau améliorent l'accès aux données pour les projets scientifiques mondiaux.

Un nouveau cadre améliore la gestion d'état pour les fonctions réseau dans des environnements virtualisés.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des systèmes de communication par satellite grâce à une gestion intelligente des paquets.

Un aperçu de la sécurité des communications dans les systèmes d'apprentissage fédéré décentralisés.

Le calcul approximatif équilibre qualité et efficacité dans le paysage technologique d'aujourd'hui.

Le calcul approximatif améliore l'efficacité et les économies d'énergie dans plusieurs applications.

Les îlots de sécurité améliorent les appareils HPC pour des applications critiques comme les voitures autonomes.

Le cadre MARS optimise les réseaux de neurones profonds sur des systèmes multi-accélérateurs.

L'informatique neuromorphique propose de nouvelles manières de traiter les données inspirées par le cerveau humain.

Une nouvelle méthode améliore la multiplication modulaire polynomiale pour le traitement sécurisé des données.

Un aperçu de comment l'informatique par réservoir s'attaque aux défis des données dépendantes du temps.

MASE simplifie et accélére le développement d'accélérateurs ML pour les modèles de machine learning modernes.

Un nouveau cadre aide les scientifiques à mieux communiquer et à concevoir de meilleures expériences.

Une vue d'ensemble claire des systèmes de travail, de leurs composants et des défis de gestion.

Un outil qui combine Selenium et JUnit 5 pour simplifier les tests d'applications web.

Examiner les risques et les impacts des applis modifiées sur les utilisateurs et les développeurs.

Examiner les liens entre les cerveaux vivants et les systèmes informatiques.

Des méthodes innovantes cherchent à améliorer la gestion du stationnement dans les villes animées.

Une nouvelle approche offre des perspectives plus profondes sur les gènes responsables du cancer et leurs interactions.

Des chercheurs créent des copies numériques d'animaux pour des études éthiques et efficaces.

LightPath propose une approche évolutive et efficace pour la représentation des trajets dans les transports intelligents.

Beep améliore l'efficacité et l'efficience de l'analyse des modèles dans les sports de raquette.

Gère efficacement les grosses données dans les applis en temps réel.

Cet article parle de la création de hashmaps équitables pour une gestion des données juste.

Traitement des échecs des clients dans les systèmes de mémoire désagrégés via des index transactionnels.

MorphStream améliore la gestion des flux de données pour les applications en temps réel.

Une nouvelle approche pour rendre les systèmes de classement plus équitables pour tous les groupes.

Auto-Tables automatise la conversion des tableaux non relationnels pour faciliter l'analyse des données.

Cette étude améliore la classification des images de brevets grâce à des techniques de deep learning avancées.

Cet article examine la collaboration entre les écoles et les entreprises dans le NLP.

Un nouveau jeu de données capture les citations d'articles sans DOI en informatique.

Une nouvelle méthode pour extraire des mots-clés des textes sans bases de données externes.

La recherche évolue pour inclure des ensembles de données essentiels et des logiciels pour la validation.

Une nouvelle méthode aide à reconnaître l'incertitude dans les textes de recherche.

Un outil pour garder la confidentialité et l'intégrité dans la gestion des données de recherche.

Un aperçu des articles clés sur le NLP et le ML de début 2023.

DialogStudio propose des ensembles de données variés pour améliorer l'entraînement et la performance de l'IA conversationnelle.

Analyser comment les modèles de langage génératifs s'inspirent du contenu existant et ce que ça implique.

Le réglage de genre réduit les biais dans les modèles de langage tout en gardant les niveaux de performance.

Examiner comment les stéréotypes façonnent les interactions et les opportunités en Inde.

Un aperçu des méthodes modernes pour améliorer l'efficacité de la récupération de documents.

Un aperçu de comment les mécanismes d'attention améliorent le traitement du langage dans l'IA.

Explorer les risques de confidentialité et les stratégies pour gérer les fuites de données dans les modèles de langage.

Cet article examine des méthodes pour tester les modèles de langage pour le biais.

Cet article explore un nouveau jeu de données axé sur les inégalités en maths.

Examiner comment les résultats de l'analyse peuvent améliorer les méthodes de décomposition algébrique cylindrique.

Cet article simplifie les équations différentielles linéaires et leurs caractéristiques.

Cet article examine les obligations conditionnelles et leur importance dans le raisonnement éthique.

Combiner l'apprentissage automatique avec le raisonnement pour améliorer les capacités de décision dans des environnements dynamiques.

Les agents linguistiques fusionnent l'IA et la prise de décision pour des tâches dans le monde réel.

FMplex améliore l'efficacité de la résolution d'équations linéaires et d'inégalités.

L'étude des kinases de la levure éclaire le signalement cellulaire.

Un regard de plus près sur le coloriage de graphes sans motifs spécifiques.

Découvrez les nuances de la logique modale et ses applications.

Examiner les complexités des alliances défensives dans différents types de graphes.

Une plongée dans les défis de la résolution de problèmes computationnels.

Examiner l'équilibre entre équité et efficacité dans l'allocation des ressources.

Apprends des méthodes pour attribuer efficacement des tâches et des travailleurs tout en minimisant les coûts.

Un nouveau concept qui fusionne la computation et la thermodynamique dans les machines de Turing.

Enquête sur les théories du problème d'assignation de pilotes dans le MIMO massif sans cellule.

Des chercheurs examinent les défenses contre les attaques par backdoor nuisibles sur les modèles d'apprentissage automatique.

Explorer les risques de confidentialité et les stratégies pour gérer les fuites de données dans les modèles de langage.

Epsilon* évalue les risques de confidentialité dans l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'accéder à des données sensibles.

Un jeu de données complet éclaire sur les requêtes de sonde Wi-Fi et la vie privée des utilisateurs.

Une nouvelle méthode combine l'analyse formelle et les tests de fuzz pour améliorer la sécurité 5G.

Une nouvelle méthode pour estimer les risques financiers des cyberattaques en utilisant des données réelles.

Examiner comment la confidentialité du mempool affecte les transactions et l’équité dans les systèmes blockchain.

Cet article examine les actions des joueurs dans les compétitions CTF pour améliorer l'entraînement.

Cet article examine comment les textures améliorent l'affichage des données catégorielles.

Un nouveau cadre de réalité virtuelle améliore les inspections des installations et la planification de l'entretien.

Une nouvelle méthode combine un rendu de haute qualité avec une performance rapide en utilisant Tri-MipRF.

Un nouveau modèle de retouche photo utilise des instructions en langage pour des modifications intuitives.

LLNeRF améliore la qualité des images pour de meilleures représentations 3D en faible luminosité.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la modélisation 3D à partir d'une seule image.

Nouveaux outils améliorent les expériences d'apprentissage pour les étudiants en médecine qui étudient l'anatomie.

Simplifier la création de mailles SDQ pour de meilleurs procédés de fabrication.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des logs en utilisant des modèles de langage avancés pour une meilleure précision.

Une étude comparant la qualité des réponses humaines et celles de l'IA en programmation.

Examiner le rôle de l'analytique logicielle dans l'informatique quantique.

Examiner les biais dans les systèmes de revues de code en apprentissage automatique.

Le refactoring en direct booste l'efficacité des devs et la qualité du code avec des suggestions en temps réel.

Apprends comment l'ingénierie des lignes de produits logiciels et la transplantation peuvent améliorer l'efficacité du développement.

Un regard approfondi sur les méthodes de test pour les moteurs de simulation physique.

Une nouvelle méthode améliore les tests de sécurité pour les voitures autonomes.

Cet article explore comment estimer les tailles d'ensembles en utilisant des échantillons ponctuels et des fonctions de volume polynomial.

Un nouvel algorithme pour regrouper des chemins de mouvement similaires dans de gros ensembles de données.

Algorithmes efficaces pour un placement optimal des installations dans des distributions continues de clients.

Explorer des méthodes pour apprendre sur les polyèdres à travers les hyperplans.

Un aperçu détaillé des graphes à attributs topologiques pour une classification de formes efficace.

Cette étude se concentre sur l'identification de chemins dans des réseaux de disques.

Explorer des clés légères et fiables et leur impact sur les réseaux.

Un aperçu de comment l'homologie de Möbius révèle des connexions dans les posets.

Apprends à améliorer les sommes d'arbres binaires en utilisant des techniques de programmation parallèle.

Exploiter les GPU pour gérer des problèmes d'assignation compliqués dans la logistique et la fabrication.

Les caches de stockage en réseau améliorent l'accès aux données pour les projets scientifiques mondiaux.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'équité dans la sélection des clients en apprentissage fédéré.

Un nouveau cadre améliore la gestion d'état pour les fonctions réseau dans des environnements virtualisés.

Un aperçu de la sécurité des communications dans les systèmes d'apprentissage fédéré décentralisés.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles et la confidentialité dans l'apprentissage profond.

Une étude sur l'amélioration des modèles de deep learning pour les systèmes IoT à ressources limitées.

Un aperçu de comment les choix de budget influencent les enchères dans la pub en ligne.

Explore comment les modèles causaux clarifient diverses théories de la décision.

Explorer les bases de la répartition équitable dans la distribution des ressources quotidiennes.

Cet article présente un modèle pour améliorer l'engagement des utilisateurs grâce à l'évolution des préférences.

Un aperçu des méthodes d'enchères efficaces pour les licences de communication sans fil.

De nouvelles méthodes aident les joueurs à améliorer leurs stratégies de poker tout en réduisant les risques.

Une étude sur le jumelage efficace pour maximiser la valeur des projets dans les organisations.

Explorer des méthodes d'allocation équitable en utilisant les principes du partage Maximin.

L'informatique neuromorphique améliore le filtrage des données dans les expériences de physique des hautes énergies.

De nouveaux modèles linéaires défient les méthodes traditionnelles dans le traitement des données séquentielles.

Un aperçu des méthodes de taille et de quantification appliquées à YOLOv5.

Examiner différentes stratégies pour une optimisation efficace dans des espaces de recherche finis et infinis.

Des chercheurs améliorent les réseaux de neurones en utilisant des puces neuromorphiques pour une meilleure prise de décision.

Les techniques d'apprentissage automatique transforment la mécanique des solides en rendant la résolution de problèmes plus rapide et efficace.

Découvre les dernières innovations en optimisation de portefeuille et gestion des risques.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones à impulsions grâce à une réduction des tirs.

Découvre comment les données transforment la conception des métamatériaux pour diverses applications.

PINNsFormer améliore la précision dans la résolution des équations différentielles partielles en utilisant des structures Transformers avancées.

Une étude sur les algorithmes d'apprentissage profond pour optimiser les portefeuilles d'investissement.

Les techniques d'apprentissage automatique transforment la mécanique des solides en rendant la résolution de problèmes plus rapide et efficace.

Conseils indispensables pour soumettre ta recherche en apprentissage automatique à l'ICML.

Combiner précision et clarté en ingénierie grâce à l'apprentissage automatique et à la régression symbolique.

Une nouvelle méthode pour concevoir des filtres sonores avec une plage de fréquences plus large.

Présentation de STZINB-GNN, un meilleur modèle pour prédire les accidents de la route et les incertitudes.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales.

Les prédictions de l'IA améliorent le service pour les utilisateurs de réalité étendue sur des réseaux avancés.

Une nouvelle approche accélère l'optimisation en se basant sur des expériences passées.

DialogStudio propose des ensembles de données variés pour améliorer l'entraînement et la performance de l'IA conversationnelle.

Un aperçu des extensions non régulières dans les logiques de description et leurs effets sur la décidabilité.

Un nouveau cadre améliore la sélection de modèles pour détecter les valeurs aberrantes sans données étiquetées.

Analyser comment les modèles de langage génératifs s'inspirent du contenu existant et ce que ça implique.

Explorer comment différentes IA façonnent la coopération dans la société.

Cet article examine comment les textures améliorent l'affichage des données catégorielles.

Une étude sur la prédiction de la charge de travail pour les contrôleurs aériens afin d'améliorer la sécurité aérienne.

Examiner comment les stéréotypes façonnent les interactions et les opportunités en Inde.

Cet article souligne le besoin d'une meilleure gestion des données de recherche en IHC.

Cet article évalue l'efficacité des LLM dans des processus de crowdsourcing complexes.

RTVis aide les chercheurs à dénicher les sujets à la mode et les collaborations dans leurs domaines.

Un nouveau jeu de données améliore le traitement du langage naturel pour le contrôle des appareils Android.

Examiner les préoccupations des candidats concernant l'évaluation par IA vs l'évaluation humaine traditionnelle.

Les diagrammes de séparation causale simplifient la compréhension des relations de cause à effet dans les systèmes concurrents.

Apprends à améliorer les sommes d'arbres binaires en utilisant des techniques de programmation parallèle.

Apprends comment la programmation probabiliste intègre l'incertitude en informatique et le rôle de l'exécution symbolique.

Cet article parle de l'importance de gérer les courses de données dans les logiciels concurrents.

Des éditeurs innovants simplifient le codage en améliorant l'interaction des utilisateurs avec les langages basés sur JSON.

Le calcul approximatif équilibre qualité et efficacité dans le paysage technologique d'aujourd'hui.

Le calcul approximatif améliore l'efficacité et les économies d'énergie dans plusieurs applications.

Examiner les galères pour trouver des invariants solides pour les boucles polynomiales et leurs implications.

Un cadre utilisant des requêtes d'adhésion et de préférence aide les machines à comprendre les attentes des utilisateurs.

Avancées dans les algorithmes pour améliorer dynamiquement les structures d'arbres et de chaînes.

Cette recherche révèle des liens solides entre les machines planaires et certains types de langages.

Un aperçu du rôle des automates bons pour les MDP dans les processus de décision.

Explorer le rôle des automates saturants dans la compréhension de la programmation concurrente.

La recherche se concentre sur la réduction des registres dans les automates à registres pondérés et à coût.

Un aperçu des réseaux de contre, leurs fonctions et des questions sans réponse.

Une méthode pour analyser et classer des systèmes complexes par partitionnement.

Exploiter les GPU pour gérer des problèmes d'assignation compliqués dans la logistique et la fabrication.

Un kit d'outils open source améliore l'analyse de la spectroscopie Raman dans différentes études.

FFTc vise à améliorer les calculs FFT sur différentes plateformes matérielles.

Examiner comment un facteur influence un autre à travers des données et des méthodes.

Scylla propose une méthode efficace pour s'attaquer aux problèmes d'optimisation mixte-integer.

Simplifie l'analyse causale avec Tetrad, Python et R.

Graph4J propose une bibliothèque Java efficace pour les algorithmes de graphes en utilisant des structures simples.

Explorer de nouvelles méthodes pour un stockage et un calcul des données plus efficaces.

Un aperçu des extensions non régulières dans les logiques de description et leurs effets sur la décidabilité.

Analyser comment différents programmes sont liés par l'alignement d'exécution et la vérification.

Un nouveau cadre logique renforce les systèmes multi-agents face aux changements imprévus.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la génération et la vérification des preuves logiques.

Un aperçu des logiques modales non normales qui améliorent les interactions et le raisonnement des agents.

Une approche structurée pour enseigner le raisonnement formel en utilisant des preuves calculatoires et des vérificateurs de preuves.

Une plongée profonde dans les qualités essentielles des systèmes de calcul réversibles.

Apprends comment la programmation asynchrone améliore l'efficacité et la structure du code.

Découvre les chaînes de Markov et leur rôle essentiel dans plein de domaines.

Explorer des méthodes de patrouille efficaces en utilisant des idées du problème du triangle de Fagnano.

Explore comment les domaines de Condorcet influencent la prise de décision collective lors des votes.

Explorer l'équilibre des colorations de graphes et leurs implications en maths.

Un aperçu de comment les géophylogénies visualisent les espèces et leurs connexions géographiques.

Un aperçu des méthodes pour obtenir de l'aléa à partir de sources structurées.

Explorer comment les sommets fonctionnent ensemble dans des structures de graphes.

Examiner différents modèles de jeu de Cops et Voleurs sur des graphes orientés.

Les prédictions de l'IA améliorent le service pour les utilisateurs de réalité étendue sur des réseaux avancés.

Un nouveau modèle améliore l'extraction de la parole en utilisant des infos audio et visuelles.

Le dataset RetouchingFFHQ améliore les méthodes de détection de retouche de visage.

Une étude utilise un dispositif multi-données pour suivre les habitudes de sommeil des bébés plus précisément.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision des étiquettes d'images dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'action en utilisant moins de cadres sans perdre de contexte important.

Une nouvelle méthode améliore comment les images correspondent aux entrées de texte.

Explorer comment la technologie blockchain peut transformer la gestion des droits d'auteur pour les créateurs.

Analyser comment les modèles de langage génératifs s'inspirent du contenu existant et ce que ça implique.

Cet article examine des méthodes pour tester les modèles de langage pour le biais.

L'Ukraine fait face à des défis alors que les travailleurs qualifiés cherchent des opportunités à l'étranger.

Examiner les préoccupations des candidats concernant l'évaluation par IA vs l'évaluation humaine traditionnelle.

Un aperçu des modèles d'images IA, leur fonctionnement et les implications sociétales.

Explorer comment les futuristes influencent nos idées sur l'avenir à travers le langage sur Twitter.

Une nouvelle méthode pour estimer les risques financiers des cyberattaques en utilisant des données réelles.

VoteLab rend les expériences de vote plus simples et accessibles pour les chercheurs et les décideurs.

De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision en s'attaquant à la fiabilité des conseils dans des environnements incertains.

Examiner les véritables capacités et limites des ordinateurs quantiques aujourd'hui.

Analyse des problèmes de transmission de données dans les réseaux cellulaires modernes et des améliorations possibles.

Une plongée dans la performance du FaaS et son impact sur le cloud computing.

Un nouveau planificateur automatique améliore la performance du traitement des images sur les appareils edge.

Une nouvelle unité de traitement améliore l'informatique avec des nombres posit.

L'apprentissage fédéré permet de protéger la vie privée des données tout en améliorant la collaboration en machine learning entre différents participants.

L'industrie et le monde académique s'unissent pour améliorer le traitement des données biomédicales.

Un aperçu des méthodes modernes pour améliorer l'efficacité de la récupération de documents.

Cette étude améliore la classification des images de brevets grâce à des techniques de deep learning avancées.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de récupération de documents avec des mises à jour en temps réel.

UniMatch simplifie le marketing en combinant recommandations et ciblage en un seul modèle.

Cet article examine la collaboration entre les écoles et les entreprises dans le NLP.

Apprends comment améliorer les systèmes de recommandation pour augmenter la satisfaction et la fidélité des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour estimer les risques financiers des cyberattaques en utilisant des données réelles.

MythQA détecte les fausses affirmations sur les réseaux sociaux pour soutenir l'information précise.

ProNav améliore la capacité des robots à pattes à naviguer en toute sécurité sur des terrains difficiles.

Explorer l'exécution de tâches complexes avec des manipulateurs aériens sans pilote.

Un robot conçu pour reproduire les schémas de nage des bactéries en utilisant des flagelles.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision sous incertitude dans l'apprentissage hors ligne.

Cet article parle d'un nouveau modèle pour améliorer la perception de la profondeur des robots en utilisant plusieurs capteurs.

Explorer les avantages du PBRS dans la formation des robots humanoïdes.

Ce papier met en avant les améliorations de la navigation robotique pour les environnements marins.

RobôCIn se prépare pour RoboCup 2023 avec de nouvelles stratégies et des avancées techniques.

Examiner l'impact des observateurs dans les discussions politiques en ligne.

Une nouvelle méthode pour analyser les faiblesses des infrastructures urbaines et améliorer la résilience des villes.

Explorer comment les futuristes influencent nos idées sur l'avenir à travers le langage sur Twitter.

Examiner comment les opinions changent à travers différentes règles d'interaction dans les réseaux.

Un nouvel algorithme propose des estimations de dimensions fiables pour les réseaux.

Cet article présente un nouveau modèle de hub pour les réseaux de neurones basé sur des structures cérébrales.

Introduire un peu de friction peut améliorer la qualité du contenu partagé sur les réseaux sociaux.

Explore comment le changement des connexions entre élèves impacte les résultats d'apprentissage.

Les systèmes de reconnaissance vocale personnalisés améliorent grave la communication pour les personnes DHH.

De nouvelles méthodes utilisent des résumés de conversation pour améliorer la reconnaissance des locuteurs.

Améliorer les systèmes de feedback pour les apprenants en anglais en s'attaquant au problème du démarrage à froid.

Recherche des méthodes pour localiser les sources de bruit des éoliennes pour réduire le bruit.

Présentation d'un nouveau modèle pour identifier les techniques de chant dans les pistes audio.

Un nouveau modèle améliore l'extraction de la parole en utilisant des infos audio et visuelles.

Wespeaker simplifie la reconnaissance de locuteurs avec des outils faciles à utiliser et des modèles préentraînés.

Une nouvelle méthode transforme les signaux mono en expériences stéréo captivantes.

Avancées dans les algorithmes pour améliorer dynamiquement les structures d'arbres et de chaînes.

Cette recherche se concentre sur des algorithmes efficaces pour les graphes dynamiques, en améliorant l'analyse de connectivité et de bipartition.

Explore comment les prédictions améliorent les algorithmes de graphes dynamiques pour des mises à jour efficaces.

Examiner les complexités des alliances défensives dans différents types de graphes.

Découvre les chaînes de Markov et leur rôle essentiel dans plein de domaines.

Examiner les véritables capacités et limites des ordinateurs quantiques aujourd'hui.

Epsilon* évalue les risques de confidentialité dans l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'accéder à des données sensibles.

Gère efficacement les grosses données dans les applis en temps réel.

Découvrez comment les appareils ZNS simplifient la gestion des données SSD et améliorent l'efficacité.

LibPreemptible améliore la planification dans les appli cloud, réduisant les délais et boostant les performances.

Répondre au besoin d'une durabilité précise dans les centres de données.

Présentation d'un cadre pour une meilleure isolation des applications et un partage efficace des ressources.

Analyser les problèmes pour prévoir les actions futures dans des processus en cours.

Apprends comment la compartimentation améliore la sécurité des logiciels en limitant l'accès et les interactions.

Une nouvelle méthode pour un partage de données efficace entre les fonctions cloud.

Cet article passe en revue l'utilisation de l'API Linux dans différentes applications et met en avant les points clés.

Explorer l'exécution de tâches complexes avec des manipulateurs aériens sans pilote.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision sous incertitude dans l'apprentissage hors ligne.

Un nouveau design de transistor MIV améliore les performances des circuits intégrés en 3D.

De nouveaux designs améliorent l'efficacité des inducteurs à solénoïde à noyau magnétique dans les convertisseurs de puissance.

Une nouvelle méthode pour le placement optimal des PMU améliore la surveillance des systèmes électriques.

Ce papier met en avant les améliorations de la navigation robotique pour les environnements marins.

Combiner la physique avec l'apprentissage automatique améliore la précision et l'efficacité des modèles dans divers domaines.

Examiner comment les opinions changent à travers différentes règles d'interaction dans les réseaux.

Explorer comment différentes IA façonnent la coopération dans la société.

Examiner le besoin d'une vérification efficace dans des systèmes multi-agents complexes.

OMIGA améliore l'apprentissage multi-agent hors ligne en intégrant des stratégies d'apprentissage globales et locales.

Examiner la sélection de capteurs pour garantir une surveillance efficace du comportement tout en respectant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore l’équité dans le budget participatif en favorisant le dialogue entre les électeurs.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision et la vie privée dans le trading de données privées.

Ce document introduit l'anticipation de la responsabilité pour une meilleure prise de décision dans les interactions multi-agents.

La recherche en IA se concentre sur l'amélioration de la communication humaine chez les agents artificiels.

Un nouveau design de transistor MIV améliore les performances des circuits intégrés en 3D.

Le calcul approximatif équilibre qualité et efficacité dans le paysage technologique d'aujourd'hui.

Le calcul approximatif améliore l'efficacité et les économies d'énergie dans plusieurs applications.

Des chercheurs améliorent les réseaux de neurones en utilisant des puces neuromorphiques pour une meilleure prise de décision.

Explorer le rôle de la technologie STT-MTJ dans l'amélioration de la génération de nombres aléatoires.

Une nouvelle méthode améliore la performance des DNN pour des applications concrètes.

Cet article explore de nouvelles méthodes de calcul inspirées par les systèmes biologiques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des machines d'Ising pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Un aperçu de la détection et de la récupération dans des réseaux complexes.

Explorer des arrangements de codebooks pour minimiser les erreurs de décodage dans les systèmes de communication.

Un aperçu de l'utilisation des autoencodeurs pondérés pour améliorer la communication dans les systèmes NOMA.

Nouvelles méthodes pour estimer les coûts dans la prise de décision des agents.

Explorer des RIS hybrides actifs-passifs pour améliorer les systèmes de communication UAV.

Une nouvelle méthode améliore la communication et la performance de détection grâce à l'utilisation optimisée des canaux de fréquence.

Une nouvelle approche améliore la performance des réseaux de relais en utilisant des concepts d'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme simplifie la détection MIMO à un bit pour améliorer la communication sans fil.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité dans la segmentation d'images médicales.

Cette recherche évalue l'efficacité de SAM pour améliorer les cartes de saillance en imagerie médicale.

Un nouveau système améliore l'identification des sources d'images synthétiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage machine sur appareil pour une meilleure personnalisation et vie privée.

Une nouvelle méthode améliore la création de rapports à partir d'images de radiographies thoraciques en utilisant des données historiques.

Une méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage profond sur des appareils limités.

Cette étude examine comment la porosité évolue dans les fils de nickel lors du chauffage.

Cette étude améliore la classification des images de brevets grâce à des techniques de deep learning avancées.