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De nouveaux outils et modèles améliorent l'accès aux services de santé mentale.

Présentation d'un nouveau décodeur pour améliorer l'efficacité de la correction d'erreurs quantiques.

L'informatique quantique montre du potentiel pour améliorer les cadres organométalliques pour la capture du carbone.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage profond pour identifier des antibiotiques efficaces contre les bactéries résistantes.

Des chercheurs améliorent la précision de détection des tumeurs en utilisant des techniques d'imagerie avancées.

S'attaquer au changement de domaine et à la dérive conceptuelle dans les modèles d'IA.

Avancées dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le comportement des particules dans le modèle BGK.

Évaluation des méthodes de vecteurs d'état et de réseaux de tenseurs pour simuler des systèmes quantiques.

Améliorer les combinateurs de guide d'ondes booste la performance des lunettes AR.

Cet article parle de comment la qualité de l'image influence les systèmes de conduite automatisée.

MobiLlama propose un traitement du langage efficace pour les appareils avec des ressources limitées.

Examiner l'efficacité et les vulnérabilités du watermarking dans le contenu généré par l'IA.

Aperçu des applications de l'apprentissage automatique dans la classification des états quantiques.

De nouvelles techniques d'imagerie visent à améliorer les résultats des traitements pour les patients atteints de DMLA humide.

Une nouvelle méthode améliore la précision des systèmes de calcul thermodynamiques.

La méthode SNOW-SCA s'attaque aux vulnérabilités du nouveau standard de cryptage SNOW-V.

Aperçus sur le rôle des agencements de protéines dans les fonctions biologiques.

UMBRELLA est un laboratoire vivant pour tester la technologie IoT dans des environnements réels.

Explorer des méthodes pour la décomposition efficace des portes quantiques dans différentes topologies de dispositifs.

Découvrez comment des interactions simples peuvent conduire à des fonctions de Wigner négatives dans les systèmes quantiques.

La recherche se concentre sur l'amélioration du transfert d'informations quantiques en utilisant des guides d'onde et des techniques novatrices.

Une nouvelle méthode améliore la gestion du réseau électrique en utilisant des topologies cibles et l'apprentissage profond.

Explore les avantages de la nouvelle unité de calcul MI300A d'AMD pour les applications haute performance.

Un regard de plus près sur les supersolides et leurs propriétés uniques.

Explorer comment la mécanique quantique impacte les réactions chimiques et leurs comportements.

Un modèle conjoint améliore les prévisions de densité mammaire en utilisant des mammographies à faible dose.

Explorer le mélange de l'apprentissage axé sur la confidentialité et des techniques de génération de données.

Un nouveau cadre automatise la conception de cristaux en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage machine pour optimiser les chaînes de Kitaev afin de découvrir des états de Majorana.

Les chercheurs améliorent les systèmes de synthèse de programmes pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des modèles de langage selon les conditions d'entrée.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents dans les environnements d'apprentissage par renforcement.

Arctic optimise le mouvement des qubits dans les ordinateurs quantiques à atomes neutres pour une meilleure performance.

Explorer les relations complexes entre Acanthamoeba, les virus et leurs écosystèmes.

Explorer les propriétés uniques des nano-manifolds de banane en géométrie et en théorie des nombres.

Des chercheurs développent des algorithmes pour améliorer la mesure de l'intrication quantique.

Une nouvelle méthode améliore les IRM en utilisant des images précédentes pour des résultats plus rapides.

Des chercheurs utilisent l'IA pour améliorer la modélisation des matériaux grâce à une nouvelle approche d'apprentissage profond.

ALPS simplifie la conception des surfaces photoniques en utilisant l'apprentissage automatique.

FEAS améliore la démonstration automatique de théorèmes pour les équations fonctionnelles en utilisant de nouvelles stratégies.