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Un nouveau cadre améliore la résilience des puces face aux menaces de sécurité grâce à la diversité.

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Combiner l'apprentissage actif et la modélisation bayésienne améliore les prévisions dans les domaines de l'ingénierie où les données sont rares.

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Le dataset Texture-AD comble les lacunes de données dans la détection d'anomalies industrielles.

Cet article présente une méthode pour analyser des structures minimes dans les matériaux.

Une étude sur des méthodes non supervisées pour détecter des anomalies dans les données de vibration.

Une méthode aide les robots à apprendre des tâches à partir d'exemples humains via des sous-objectifs.

Les robots souples changent notre façon d'interagir avec les objets de manière sûre et efficace.

Une nouvelle approche améliore la sécurité et l'efficacité dans le travail d'équipe homme-robot.

Un nouveau cadre améliore la flexibilité de conception et l'efficacité dans l'optimisation topologique.

Une nouvelle méthode améliore la détection des défauts de produits dans la fabrication en utilisant l'apprentissage profond.

Un nouveau cadre améliore le contrôle de qualité des PCB grâce à des méthodes de détection automatique des défauts.

De nouvelles techniques d'apprentissage automatique améliorent les prévisions en plasticité des polycristaux.

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Cet article met en avant une étude sur l'IA qui prédit la rugosité de surface dans les procédés d'usinage.

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Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies en utilisant des exemples synthétiques.

Une nouvelle méthode améliore les performances des robots dans les tâches d'assemblage de haute précision.

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Les graphiques CUSUM sont super importants pour suivre la qualité des processus dans plein d'industries.

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