Articoli più recenti per Rete Neurale

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.

Un nuovo modello prevede gli esiti per i pazienti in terapia intensiva sotto ventilazione meccanica.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel conteggio delle uova di zanzara Aedes aegypti.

Nuovi metodi migliorano la previsione delle regioni proteiche che non hanno una struttura stabile.

Integrare informazioni fisiche morbide migliora le previsioni delle reti neurali nella modellazione idraulica.

Il machine learning migliora i modelli di viscosità artificiale per simulazioni numeriche più accurate.

Un nuovo metodo combina tecniche tradizionali con reti neurali per una migliore localizzazione del suono.

Esplorare l'impatto della proprietà dell'autostrada nella risoluzione numerica dei giochi di campo medio.

La ricerca sulle impurità nel plasma da fusione è fondamentale per soluzioni energetiche più pulite.

Lo studio esplora il ruolo dell'IA nell'ottimizzare la stabilità del plasma attraverso previsioni efficaci dei campi magnetici.

Esplorando le reti neurali per un controllo migliore nelle colonne di distillazione.

Quest'articolo parla di come usare il deep learning per leggere automaticamente le schede di punteggio degli scacchi.

Un nuovo metodo migliora il realismo delle immagini concentrandosi sulle interazioni della luce.

RSTAR-Net riduce gli artefatti a strisce nelle immagini del cancro ai polmoni, migliorando la precisione del trattamento.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nelle previsioni dei prezzi affinando la selezione delle caratteristiche.

Un nuovo metodo migliora le strategie di controllo per sistemi complessi influenzati da incertezze.