Informatique - Informatique neuronale et évolutive

Un nouvel algorithme sur Loihi 2 montre du potentiel pour résoudre les problèmes QUBO de manière efficace.

Un nouveau modèle de synapse améliore l'efficacité énergétique dans les réseaux de neurones à pics.

Découvre comment les algorithmes mémétiques améliorent l'efficacité et la performance de la conception d'antennes.

L'informatique neuromorphique imite le fonctionnement du cerveau pour un traitement efficace dans les appareils modernes.

De nouvelles techniques en informatique photonique montrent qu'elles peuvent gérer plusieurs tâches efficacement.

Découvre de nouvelles méthodes pour gérer l'énergie de ta maison efficacement avec l'apprentissage automatique.

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Un outil pour visualiser des solutions complexes en optimisation multi-objectifs.

Des chercheurs améliorent les simulations de systèmes semblables au cerveau pour résoudre des problèmes complexes.

Une méthode pour entraîner des systèmes d'IA sans données étiquetées.

Snuffy propose une solution de machine learning pour une analyse précise des WSI.

Une nouvelle méthode pour le repérage de mots clés économe en énergie utilisant la technologie neuromorphique.

Cette étude révèle les avantages du traitement asynchrone dans les réseaux de neurones à impulsions.

L'algorithme Yi combine l'exploration et l'exploitation pour une optimisation efficace.

Utiliser des concepts darwiniens pour améliorer les méthodes d'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation de SHSADE-PIDS, une méthode efficace pour la recherche d'architecture neuronale dans les données de nuages de points.

Une étude sur l'efficacité des QGANs par rapport aux modèles de Markov dans le suivi oculaire.

Une nouvelle approche de navigation inspirée des stratégies animales montre des promesses pour les agents artificiels.

Un nouvel algorithme améliore le suivi de mouvement grâce à des capteurs de vision dynamique en imitant les fonctions de l'œil.

Les cellules place dans l'hippocampe sont super importantes pour la mémoire et la perception de l'espace.

Une nouvelle méthode améliore la visualisation des données grâce à une recherche de projection efficace.

Les innovations dans les neurones LIF adaptatifs améliorent les performances dans les tâches temporelles et spatiales.

Cet article se penche sur l'amélioration du design des exosquelettes pour les mains afin de mieux soutenir les utilisateurs.

Cette étude évalue les KAN pour une détection efficace de la fraude dans divers secteurs.

TACOS propose une solution à l'interférence catastrophique dans les systèmes d'apprentissage AI.

De nouvelles fonctions d'activation améliorent les réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Polar-FFA améliore l'apprentissage dans les réseaux de neurones, augmentant la précision et la stabilité.

Un regard sur l'amélioration de la planification des trains avec des agents d'apprentissage continu.

Présentation de LFLDNets, une nouvelle approche pour modéliser efficacement des systèmes physiques complexes.

Cet article examine comment l'adaptation de la force de mutation améliore les performances des algorithmes évolutifs.

Un aperçu approfondi des unités récurrentes à portes dans l'apprentissage de séquences.

Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures de gaz en utilisant l'apprentissage automatique et la physique.

NeurELA améliore l'optimisation boîte noire grâce à l'analyse de paysage en temps réel et à l'apprentissage par méta.

Un aperçu de l'IA efficace utilisant des SNN et la technologie IMC.

Un nouvel algorithme améliore les estimations de l'activité cérébrale dans des environnements bruyants et complexes.

Une nouvelle méthode simplifie comment on évalue l'incertitude des modèles dans les prédictions.

Explore le parcours complexe de comment on perçoit les couleurs.

Explorer les réseaux de neurones polynomiaux et leurs applications dans différents domaines.

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L'architecture innovante améliore l'efficacité de l'apprentissage profond grâce à la computation optique.