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Un nuovo approccio migliora la precisione nel stimare l'età biologica dalla metilazione del DNA.

L'inversione dello spazio dati migliora l'accuratezza delle previsioni per la gestione dell'energia geotermica.

Uno sguardo alla personalizzazione del preprocessing dei dati per migliorare le previsioni di mortalità da COVID-19.

WINO offre previsioni più veloci ed efficienti per i campi elettrici a diverse lunghezze d'onda.

Nuovo strumento di machine learning prevede il comportamento dei fluidi attorno a forme complesse.

Esaminare come gli umani e le macchine possono collaborare per migliori risultati decisionali.

Migliorare le previsioni dei ritorni sugli asset attraverso la selezione di caratteristiche causali in mercati instabili.

Hyperstroke rivoluziona l'assistenza al disegno concentrandosi sui dettagli delle pennellate.

GP-KAN unisce i Processi Gaussiani e le Reti di Kolmogorov-Arnold per previsioni più efficienti.

Uno sguardo dettagliato sulle funzioni beta in fisica e il loro ruolo nelle interazioni quartiche.

Un nuovo modello migliora la previsione delle sequenze catturando connessioni di dati ricche.

Un nuovo approccio migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli di machine learning.

Scopri come i modelli linguistici delle proteine aiutano a prevedere i comportamenti e le funzioni delle proteine.

Questo studio esamina l'affidabilità dei modelli di razionalizzazione sotto attacchi avversari.

Un nuovo metodo migliora i modelli a ordine ridotto usando l'apprendimento bayesiano e i processi gaussiani.

I metodi che usano le iperreti hanno spaccato nel prevedere i rendimenti degli asset nelle recenti competizioni.

DeTPP migliora le previsioni degli eventi a lungo termine in vari settori con esiti diversi.

Un nuovo modo per prevedere meglio i movimenti delle persone nelle aree urbane.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella previsione delle funzioni e reazioni degli enzimi.

Questo framework migliora il rilevamento delle bugie nelle conversazioni durante le partite di Diplomacy.

Un nuovo metodo migliora il ragionamento nei grandi modelli linguistici affrontando il bias di attestazione.

Uno studio sull'uso delle scatole di delimitazione per prevedere il comportamento degli oggetti in ambienti che cambiano.

NeuralMPM accelera le simulazioni dei materiali usando tecniche di deep learning.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del completamento dei tensori con meno campioni.

Combinare i dati delle ricerche con i report migliora le previsioni sul dengue.

TG-PhyNN unisce reti neurali e leggi fisiche per previsioni più accurate.

Metodi per migliorare la fiducia nelle previsioni dell'IA per le immagini mediche.

Sforzi per migliorare le previsioni sugli focolai di malaria per rispondere meglio alla salute pubblica.

Il machine learning migliora le previsioni e il monitoraggio nella produzione biopharmaceutica.

Nuovo metodo migliora le previsioni a lungo termine dell'energia eolica utilizzando le posizioni delle turbine e i dati climatici.

Un nuovo framework migliora l'analisi dei dati dei social media per avere migliori informazioni sugli utenti.

Combinare immagini tissutali e dati genetici per migliorare le previsioni di sopravvivenza al cancro.

Analizzare i modelli di violenza armata per migliorare le strategie di sicurezza della comunità.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei tessuti cancerosi usando modelli vision-linguaggio.

Esplorare i limiti della previsione nei sistemi caotici e le loro implicazioni.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle previsioni climatiche affrontando fattori non osservati.

Combinare l'apprendimento attivo e la modellazione bayesiana migliora le previsioni in settori ingegneristici con pochi dati.

Un modo semplice per prevedere la solubilità dei composti chimici in acqua.

Nuovo modello migliora le previsioni delle emozioni umane nonostante le sfide dei dati scarsi.

Le tecniche di machine learning stanno migliorando le simulazioni dei sistemi di spin quantistici usando gli operatori neurali di Fourier.