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Les objets pseudorandom aident à créer des algorithmes efficaces avec moins de random.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images astronomiques affectées par le bruit.

GRAF améliore les prévisions de performance pour les réseaux de neurones, augmentant l'efficacité et l'interprétabilité.

Utiliser des modèles avancés pour prévoir la profondeur de l'érosion des ponts pour une sécurité améliorée.

Combiner deux techniques pour améliorer l'évaluation des risques dans des systèmes complexes.

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TPOT améliore le suivi des particules dans l'expérience sPHENIX au RHIC.

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Des méthodes innovantes améliorent la compréhension des émissions radio de l'univers.

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Cette étude améliore la précision des mesures du vaisseau spatial Tianwen-1.

De nouvelles méthodes combinent l'apprentissage profond et des techniques d'échantillonnage pour améliorer l'imagerie.

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Rad4XCNN fait le pont entre l'apprentissage profond et la radiomique pour des analyses médicales en IA plus claires.

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Simplifier l'analyse de gros ensembles de données en protéomique et interactomique avec ThunderBolt.

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Cette recherche simplifie la preuve de convergence pour l'apprentissage TD avec approximation linéaire des fonctions.

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