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La recherche révèle des dynamiques intrigantes d'un système stellaire et de ses compagnons.

Ce papier parle de l'utilisation du transfert de représentation pour entraîner des modèles de manière efficace avec peu de données.

Une enquête révèle des avis sur la première Conférence sur l'Apprentissage des Graphes.

Une nouvelle manière d'approcher les probabilités dans des systèmes complexes.

Examiner le rôle de la cohésion sociale pendant la crise du Covid-19.

Cette étude améliore la quantification de l'incertitude pour des réacteurs nucléaires plus sûrs.

Utiliser des autoencodeurs pour améliorer la précision dans la détection des variants SNP.

Traiter la confidentialité et la précision dans l'analyse des données synthétiques grâce à l'inférence bayésienne.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des graphes de connaissances à gérer des requêtes numériques complexes.

Cet article met en avant les avancées et techniques clés dans la recherche en astrobiologie.

Ajuster efficacement les hyperparamètres est super important pour améliorer les algos RL.

Une nouvelle base de données vidéo améliore les études sur la façon dont on perçoit les actions humaines.

LaPtSi montre un comportement superconductor atypique, remettant en question la compréhension conventionnelle des matériaux.

Des recherches montrent comment les variantes génétiques influencent la santé et l'efficacité des médicaments.

Un cadre flexible pour l'analyse de sensibilité dans les études d'observation.

Cette recherche examine les liens entre les invariants de Gopakumar-Vafa et la théorie quantique.

Un nouveau modèle améliore la classification des nœuds en fonction de leurs rôles variables dans les hypergraphes.

La recherche utilise des modèles de parole humaine pour analyser efficacement les vocalises des Marmosets.

Cet article parle de l'importance du timing dans les études cognitives en réalité virtuelle.

Des recherches montrent des trucs intéressants sur les colonies de fourmis et l'évolution du comportement en groupe.

Cet article présente une méthode innovante pour estimer des facteurs dans des données complexes.

Une étude révèle le lien entre la personnalité animale et les styles d'apprentissage.

Examiner les différences dans l'analyse d'images entre les outils d'IA et les experts médicaux.

Cette étude relie la conductivité thermique et la vitesse du son dans différents liquides.

Cette recherche améliore la qualité de la traduction en utilisant l'estimation de qualité à partir de jeux de données bruyants.

La recherche vise à améliorer le sous-titrage automatisé des figures scientifiques en utilisant des modèles et des ensembles de données avancés.

Cette étude se concentre sur les propriétés des valeurs propres des graphes 4-réguliers connectés.

Une nouvelle approche améliore la mesure de stress dans les films minces pour une meilleure performance des dispositifs.

BU-CVKit rend des outils de vision par ordinateur avancés accessibles pour les études sur le comportement animal.

Directives pour évaluer la précision des différentes méthodes DFT pour la science des matériaux.

Une étude révèle comment les poissons en banc interagissent en fonction de leur vitesse.

Une étude révèle comment la structure moléculaire influence les émissions d'électrons Auger dans les composés chlorés.

Découvrez comment de nouveaux outils peuvent évaluer les risques liés aux pratiques de partage de données.

Cette étude explore les corrélations temporelles dans des modèles de polymères à inverse gamma sous différentes conditions.

Cet article parle de comment les particules en mouvement influencent la rupture des verres sous pression.

Mesogeos fournit des données essentielles pour étudier et gérer les incendies de forêt en Méditerranée.

Cette étude passe en revue les liens entre les signaux cérébraux et les modèles de traitement du langage.

La recherche se concentre sur l'amélioration des systèmes pour identifier et classer le sexisme en ligne de manière efficace.

NCFA combine des méthodes traditionnelles avec du deep learning pour mieux comprendre les données.

Une étude évaluant les capacités d'inférence causale des grands modèles de langage.