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Siamese-PTM migliora il reclutamento dei pazienti per le sperimentazioni cliniche usando il deep learning.

Un nuovo metodo che usa modelli di diffusione migliora l'efficienza e l'efficacia nel posizionamento dei chip.

ClaimCompare aiuta a identificare brevetti correlati che influenzano l'unicità dell'invenzione.

Il machine learning migliora le previsioni dei coefficienti di attività nelle miscele chimiche.

I dati e il machine learning stanno cambiando il modo in cui gli scienziati trovano nuovi materiali.

I reti neurali bayesiane migliorano le previsioni sul comportamento dei materiali con stime di incertezza.

Un approccio di machine learning offre previsioni climatiche più veloci e precise.

Uno studio utilizza il machine learning per analizzare i strani schemi di luce e gli elementi chimici della Luna.

Il nuovo strumento SAFAARI migliora la precisione nell'annotazione delle singole cellule e nell'integrazione dei dati.

Un nuovo approccio che combina tecniche AI e quantistiche punta a semplificare il design delle proteine.

Esplorando l'integrazione del calcolo quantistico nel machine learning per migliorare le prestazioni.

Le recenti tecniche di machine learning migliorano il tracciamento negli esperimenti di fisica ad alta energia.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione e l'analisi dei leptoni tau nella fisica delle particelle.

Nuovi metodi nello sviluppo degli anticorpi migliorano i trattamenti per infezioni e malattie.

I ricercatori migliorano le approssimazioni metriche sui varietà di Calabi-Yau usando tecniche di machine learning.

L'IA sta cambiando il modo in cui viene eseguita la chirurgia cardiaca, migliorando i risultati per i pazienti.

Un nuovo framework stima come si comportano i modelli di deep learning su diverse GPU.

AROhI semplifica la valutazione del ROI per gli investimenti in analisi dei dati.

La ricerca presenta Top-ML per una migliore previsione dei peptidi anticancro usando caratteristiche topologiche.

Euclid cerca di svelare i misteri dell'energia oscura e della materia oscura.

Nuovi metodi migliorano le previsioni per le richieste di risarcimento assicurativo affrontando i problemi di inflazione zero.

Una panoramica delle questioni chiave nella progettazione di hardware informatico specializzato.

Usare le GNN per prevedere le proprietà ottiche dei materiali migliora il design dei dispositivi.

Usare i dati sulla salute per identificare i bambini a rischio di Disturbo dello Spettro Autistico.

Contrastare le informazioni fuorvianti con nuovi metodi e tecnologie.

Ecco una libreria super user-friendly per calcolare fingerprint molecolari in modo efficiente.

Un metodo di apprendimento automatico prevede la stabilità del flusso di fluidi per migliori progetti e processi.

Un nuovo modo di capire le origini dei lampi gamma usando il machine learning.

Questo metodo prevede stati quantistici in modo efficiente usando circuiti quantistici.

Uno studio migliora la stima della frequenza cardiaca e la rilevazione dei soffi usando registrazioni.

Il modello MIParT migliora la precisione e l'efficienza del tagging dei jet nella fisica delle particelle.

Gli scienziati usano l'apprendimento automatico per migliorare il design degli anticorpi per i trattamenti medici.

SciQu accelera le previsioni delle proprietà dei materiali grazie al machine learning e all'estrazione automatica dei dati.

Un nuovo metodo di apprendimento automatico accelera i calcoli dei fononi per le proprietà dei materiali.

Introducendo un modello ibrido per un rilevamento efficace delle intrusioni IoT.

La ricerca usa il machine learning per analizzare i metaboliti nei pazienti con insufficienza cardiaca.

Uno studio combina la termografia a infrarossi e il machine learning per migliorare la rilevazione della febbre.

Esaminare come l'AI spiegabile può aiutare a certificare i sistemi di AI.

Uno studio su come migliorare la comunicazione wireless tramite metodi avanzati di tracciamento e previsione.

Un nuovo metodo migliora il processo di design per dispositivi compatti di controllo della luce.