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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.

Scopri come lo srotolamento migliora l'addestramento delle reti neurali per le simulazioni fisiche.

Le tecniche di deep learning migliorano la qualità delle immagini CBCT riducendo gli artefatti.

Questo studio esplora come le reti neurali possono analizzare i comportamenti dei robot in sciame.

Uno sguardo a come il tau e l'amiloide-β influenzano la progressione dell'Alzheimer.

Un nuovo metodo per generare previsioni meteorologiche migliora le previsioni sulla resa dei raccolti.

Un nuovo metodo migliora il controllo qualità delle immagini solari presso l'Osservatorio Solare Nazionale.

Un nuovo metodo migliora l'imaging di campioni sensibili in condizioni di scarsa illuminazione.

Combinare linguaggio e navigazione migliora come i robot funzionano in vari ambienti.

TREET usa i transformer per migliorare l'analisi dell'entropia di trasferimento in diversi campi.

Questo articolo analizza le difficoltà di adattarsi all'apprendimento profondo in ambienti dinamici.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni delle reti neurali.

I PNC uniscono reti neurali e circuiti probabilistici per fare previsioni e modelli migliori.

DOUST usa il training al momento del test per migliorare il riconoscimento degli outlier senza bisogno di dati etichettati.

Nuovi metodi aiutano i robot a affrontare le sfide in ambienti dinamici in modo efficace.

I ricercatori migliorano le simulazioni di combustione grazie all'integrazione dell'AI e delle GPU.

Scopri come i PINNs uniscono il deep learning con la fisica per risolvere problemi in modo efficiente.

Scopri come i nuovi metodi migliorano l'efficienza nei problemi scientifici complessi.

Questa ricerca valuta strategie per gestire sistemi complessi sotto incertezza.

Metodi più veloci per analizzare le onde gravitazionali usando reti neurali sembrano promettenti.

Un nuovo metodo accelera i confronti degli alberi di unione nell'analisi dei dati scientifici.

Il sensing quantistico sfrutta la meccanica quantistica per misurazioni precise in vari settori.

Questa ricerca presenta un approccio combinato per simulazioni di movimento delle proteine più veloci.

Esplorando il collegamento tra reti neurali e automi cellulari attraverso la logica a molti valori.

Un nuovo benchmark per migliorare come i robot localizzano gli oggetti usando vari metodi.

I nuovi modelli ibridi migliorano le previsioni del comportamento dei materiali sotto stress ciclico.

Questo studio presenta NNBF per migliorare i calcoli dello stato fondamentale nella chimica quantistica.

Esplorando come gli algoritmi quantistici possano migliorare la nostra comprensione delle reti neurali.

Quest'articolo esplora i metodi per identificare i buchi neri usando telescopi spaziali e apprendimento automatico.

Questo articolo parla di come migliorare il riconoscimento degli errori nell'ADS usando modelli di attivazione neurale precoci.

L'esperimento ATLAS ha rivelato risultati significativi sui processi di produzione elettrodebole.

Questo studio fa un passo avanti nell'educazione musicale automatizzando la valutazione della difficoltà dei pezzi per pianoforte.

Nuovi algoritmi migliorano il metodo POD spostato per una migliore modellazione della dinamica dei fluidi.

La ricerca si concentra sul migliorare i LLM per una migliore rappresentazione dell'ucraino.

Uno sguardo alle sfide e ai progressi nei sistemi di Visual Question Answering.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione dei dati usando reti neurali non addestrate.

Un nuovo algoritmo rivoluziona l'imaging nell'astronomia radio con risultati più veloci e di alta qualità.

Ricercando tecniche per ridurre il rumore nel calcolo quantistico usando reti neurali.

Un nuovo approccio per i giocatori nei giochi parzialmente osservabili a stato continuo usando strategie in tempo reale.