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La technologie DAS transforme la surveillance du trafic en utilisant des câbles à fibres optiques pour des données en temps réel.

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Stratégies innovantes pour maximiser les récompenses dans des environnements de prise de décision.

Un nouveau pipeline aide à identifier les transitoires insaisissables sans hôte dans l'univers.

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De nouvelles méthodes améliorent la compréhension du code binaire grâce à des approches innovantes.

Cette étude évalue comment les modèles de langage gèrent les affirmations sur le changement climatique.

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Présentation d'une méthode qui améliore l'apprentissage à partir de plusieurs points de vue des données.

Apprends à connaître l'élimination récursive des caractéristiques conformes et son impact sur l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue en se concentrant sur les préférences des utilisateurs.

Examiner comment les valeurs négatives impactent les calculs dans les simulations en physique quantique.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de l'apprentissage automatique sans étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les machines comprennent les longues vidéos.

Un aperçu de la régression par seuil et son impact sur l'analyse des données à haute dimension.

Une nouvelle approche pour simplifier l'eDiscovery en utilisant des méthodes graphiques et des modèles de langage.

De nouvelles techniques améliorent la clarté des signaux des ondes gravitationnelles grâce à des méthodes de vagues avancées.

Cette recherche explore le rôle des variables latentes dans la performance des Transformateurs.

Apprends une méthode efficace pour calculer les probabilités d'événements rares en queue gauche.

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Cette étude montre comment des facteurs externes peuvent améliorer les prévisions de ventes.

Découvre comment l'antifragilité peut renforcer les systèmes d'apprentissage machine face aux défis.

Metapipeline-DNA propose une approche simplifiée pour traiter les données de séquençage ADN.

Un nouvel approche améliore l'efficacité de la détection des ondes gravitationnelles continues provenant des étoiles à neutrons.

Cet article parle des ensembles en ligne d'expansions de bases pour améliorer l'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques améliorent la reconstruction vocale dans des environnements difficiles avec des données limitées.

Cet article explore la relation entre les mots en utilisant la dynamique des grenouilles.

Cette méthode améliore l'exactitude du modèle en s'attaquant aux biais dans les phénomènes physiques.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des robots à partir de démonstrations passées en utilisant des données contrefactuelles.

Examiner comment la circulation océanique influence le climat et les impacts potentiels du changement climatique.

Analyser le rôle du travail d'équipe dans les projets logiciels et ses effets sur les résultats.

L'analyse des eaux usées aide à détecter les maladies tôt et à prendre des décisions pour la santé publique.

Les techniques d'apprentissage automatique améliorent l'analyse des données dans les expériences de physique des particules.

Des recherches montrent des liens entre la densité de gaz et le bruit de fond dans ATLAS.

Une nouvelle méthode améliore l'étude des flux fluides, révélant des dynamiques essentielles.

Les priors ITEM améliorent les estimations des paramètres en cosmologie en s'attaquant aux paramètres de nuisance.

Des recherches montrent le rôle des géantes galaxies radio dans le magnétisme cosmique.

Un aperçu de l'inférence basée sur la simulation et de ses applications dans la recherche.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des modèles d'apprentissage par renforcement avec des politiques déterministes.