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I modelli di mondo aiutano le auto a guida autonoma a prevedere eventi stradali per la sicurezza.

Un nuovo metodo migliora la risoluzione di equazioni complesse usando il machine learning.

Un nuovo metodo semplifica il trasferimento di stile audio usando effetti non differenziabili.

Esaminando la capacità dei LLM di affrontare problemi matematici, specialmente l'aritmetica modulare.

Un nuovo metodo combina reti neurali e decomposizione del dominio per risolvere PDE complesse.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nelle reti neurali a impulsi senza dipendenza dal compito.

Un nuovo metodo migliora i modelli di diffusione usando la stima del punteggio del vicino più vicino.

Una recensione del ruolo del deep learning nel prevedere le configurazioni delle performance software.

Questo articolo esamina i modelli di deep learning e il loro funzionamento attraverso le curve di apprendimento.

Questo metodo aumenta l'efficienza della localizzazione mmWave usando tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Esplorando i comportamenti dei neutrini durante le supernovae e i loro effetti di conversione del sapore.

Gli elastomeri dielettrici trasformano l'energia elettrica in movimento meccanico, offrendo diverse applicazioni.

Uno sguardo a come i sistemi neurali modellano la nostra intelligenza.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella risoluzione delle PDE con il deep learning.

Valutare l'incertezza nelle reti neurali per migliorare le previsioni scientifiche.

La ricerca esplora il legame tra la teoria delle stringhe e le masse dei quark.

Questo progetto punta a migliorare il riconoscimento del parlato misto gujarati-inglese.

Esplorare come gli esempi avversariali influenzano i modelli di machine learning.

Il nostro metodo elimina le auto-intersezioni nelle forme corporee e nelle pose 3D.

Uno sguardo a come l'ICLRNN migliora le reti neurali per applicazioni nel mondo reale.

Un nuovo design di modulatore migliora la comunicazione dei dispositivi IoT.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza e l'efficienza nella previsione della densità elettronica.

Il machine learning migliora l'efficienza e la precisione nella progettazione di strutture a trave continua.

Nuove tecniche migliorano la qualità delle immagini CBCT e la velocità per migliori risultati per i pazienti.

I ricercatori combinano le reti neurali per migliorare l'accuratezza e l'efficienza delle simulazioni.

Un nuovo emulatore accelera lo studio delle curve di luce delle kilonove.

La ricerca mostra che il deep learning migliora la nostra comprensione del ritmo della lingua.

Un nuovo metodo migliora l'analisi della superficie cerebrale dalle scansioni MRI.

Le logiche differenziabili migliorano il machine learning grazie a tecniche di verifica formale e allenamento più avanzate.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini colpite dal rumore di granello usando il machine learning.

Esplorando come le UDE avanzano la comprensione dei sistemi neurali attraverso tecniche moderne.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione di eventi insoliti nei video.

Usare le reti neurali per risolvere in modo efficiente equazioni differenziali parziali complesse.

Esaminare il ruolo delle funzioni di segnale e dei ritardi nelle reti neurali.

I protocolli innovativi migliorano il machine learning proteggendo i dati sensibili.

Uno sguardo a come le reti neurali possono modellare funzioni complesse in vari settori.

Usare reti neurali per risolvere i vincoli in un modello gravitazionale.

LayoutFlow migliora la qualità e la velocità dei layout per vari compiti di design.

Questo studio esplora il ruolo della simulazione nello sviluppo delle politiche di controllo per i robot autonomi.

La ricerca studia come il machine learning può migliorare i controlli della salute fetale durante il travaglio.