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De nouveaux outils améliorent l'analyse des données dans la recherche astrophysique et cosmologique.

Des chercheurs améliorent les méthodes de détection des ondes gravitationnelles en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Des recherches sur les nanotubes de carbone montrent du potentiel pour des applications d'accélération de particules.

Cette étude examine les problèmes de transfert de bibliothèques ML sur différents types de matériel.

Un nouveau système améliore la précision et la stabilité dans la mesure du temps des horloges atomiques.

Un nouveau schéma numérique améliore la précision du modèle SIS pour la dynamique des maladies.

Combiner la tomographie d'état quantique avec l'apprentissage automatique améliore la précision et l'efficacité.

Un aperçu de BaCo(AsO) et de ses propriétés de liquide quantique en spin.

Des cibles en mousse innovantes pourraient améliorer la production d'énergie par fusion proton-bore.

Présentation de COPS, une méthode pour entraîner efficacement des modèles de deep learning avec moins de données.

Une approche nouvelle améliore les simulations quantiques en chimie, augmentant la précision et l'efficacité.

Cet article parle du biais de longueur de cadre dans la recherche texte-vidéo et d'une nouvelle méthode pour y remédier.

Des recherches montrent qu'un pompage de Thouless stable est possible avec des interactions fortes.

Une nouvelle méthode améliore la correction d'erreurs quantiques tout en tenant compte des limites matérielles.

Un aperçu de l'impact du spectromètre de masse Stellar sur la protéomique.

Cet article parle de comment les surfaces intelligentes reconfigurables peuvent améliorer l'efficacité énergétique des drones.

Recherche de méthodes de mesure pour améliorer l'efficacité des moteurs quantiques.

Explorer les théories de champ efficaces et leur rôle en physique nucléaire.

De nouvelles découvertes montrent comment les états à faible magie peuvent fonctionner comme des états à haute magie.

Apprends comment la spintronique et les atomes de carbone pourraient changer la technologie.

Ce document présente une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité des circuits quantiques.

FAKI améliore les solutions de problèmes inverses en utilisant des flux de normalisation pour plus de précision.

Une nouvelle approche accélère les opérations des réseaux de neurones en traitant les tâches séquentielles en parallèle.

Cet article explore comment la formation d'habitudes peut impacter les stratégies de traitement du TOC.

Le nouveau générateur POWHEG améliore les simulations de diffusion inélastique profonde pour la recherche en physique des particules.

Explorer l'application de QAOA au problème du cycle hamiltonien en utilisant des techniques de calcul quantique.

Enquête sur l'Univers cosmique : poussière, méthodes et perspectives futures.

Des chercheurs ont développé un système d'identification basé sur la respiration en utilisant des motifs d'écoulement d'air uniques.

NGR propose une nouvelle façon de restaurer les images, en améliorant la qualité et la conservation des détails.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'échantillons positifs dans l'apprentissage auto-supervisé.

Cet article parle de comment la mesure continue révèle les états passés des systèmes quantiques.

Un nouveau protocole améliore la sécurité et l'efficacité dans la distribution de clés quantiques.

Des recherches montrent de nouvelles méthodes pour détecter des octupôles magnétiques dans les matériaux.

Cette recherche présente une nouvelle méthode pour détecter des objets de manière fiable dans des environnements complexes.

Un aperçu des qubits, du temps de décohérence et de l'impact du bruit en informatique quantique.

Des chercheurs étudient les effets de contrainte dans le bismuth pour des applications électroniques avancées.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la récupération après des blessures musculaires.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction de l'énergie d'adsorption pour les catalyseurs en utilisant l'apprentissage automatique.

MatSci ML standardise les ensembles de données pour un modélisation efficace des matériaux en utilisant des techniques d'apprentissage machine.

Nouveau modèle améliore les prédictions de précision et d'efficacité pour les lasers à fibre dopés à l'erbium.