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Uno sguardo agli NS-POMDP e al loro impatto sulle decisioni in ambienti incerti.

Uno sguardo alle difese contro gli attacchi backdoor nelle reti neurali profonde.

AffineGlue migliora la precisione e l'efficienza del matching delle immagini con tecniche innovative.

Il machine learning migliora la teoria del funzionale di densità per fluidi inomogenei.

Questo metodo migliora la precisione della sincronizzazione in ambienti di comunicazione complessi usando reti neurali leggere.

Presentiamo MYVT: un metodo per un'ottimizzazione efficace nel machine learning.

Migliorare la resilienza nei modelli di previsione legale tramite metodi di allenamento avanzati.

Questo studio confronta gli spettri di pattern e le immagini CTA per l'analisi dei raggi gamma.

Esaminare come il tempo di osservazione influisca sulla presa di decisioni e sul processo informativo.

Presentiamo una rete neurale che approssima in modo efficiente la distanza di Wasserstein per set di punti complessi.

Un approccio innovativo combina modelli basati su agenti con reti neurali per le previsioni.

Un nuovo modo per migliorare la qualità grafica nei videogiochi tramite le reti neurali.

I ricercatori migliorano il filtraggio dei dati negli esperimenti Belle II usando reti neurali per identificare eventi pertinenti.

Lo studio esamina le sfide di classificazione a causa dello spostamento delle covariate nelle sorgenti di raggi gamma.

Un nuovo metodo per confrontare diversi set di dati in modo efficace.

Questo articolo parla di come le tendenze stagionali migliorano i sistemi di completamento automatico delle query.

Migliorare la comprensione delle previsioni dell'IA nella diagnosi del diabete per una migliore assistenza ai pazienti.

L'Arabia Saudita investe in metodi avanzati per la previsione dei dati dell'energia eolica rinnovabile.

Questo studio esamina la correlazione tra le galassie e i loro aloni di materia oscura.

I ricercatori usano le reti neurali per studiare meglio la connettività e il funzionamento del cervello.

Esplorando il ruolo delle PINNs nella risoluzione di equazioni differenziali complesse in diversi settori.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento automatico e la simulazione per ottimizzare l'uscita di radiazioni THz.

Scopri come le reti neurali possono ridurre l'uso della memoria nei controllori di sistemi critici per la sicurezza.

Un metodo per capire meglio i comportamenti dei neuroni nei sistemi di IA.

Questa ricerca esplora come i segnali EEG possono identificare le emozioni in modo preciso tramite il machine learning.

Nuovo metodo migliora la precisione nel trasformare l'audio del pianoforte in partiture.

Nuovi metodi di decodifica migliorano la correzione degli errori quantistici, garantendo precisione nei calcoli complessi.

Un nuovo metodo semplifica la stima dei parametri usando reti neurali per popolazioni diverse.

CortexMorph offre misurazioni rapide e precise dello spessore corticale per migliorare le valutazioni della salute cerebrale.

Esaminare le minacce rappresentate dagli attacchi ostili ai sistemi di intelligenza artificiale.

Un metodo che riduce la complessità delle reti neurali per migliorare l'efficienza della verifica.

QiankunNet utilizza reti neurali per migliorare i calcoli di chimica quantistica.

I ricercatori combinano fattorizzazione e quantizzazione per migliorare l'efficienza dell'IA.

Esplorare il potenziale dei neuroni quantistici per migliorare le reti neurali.

I ricercatori usano il deep learning per migliorare i modelli di turbolenza nella dinamica dei fluidi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni per le equazioni differenziali parziali.

La ricerca unisce l'apprendimento automatico e la fisica quantistica per identificare le correlazioni quantistiche nei qubit.

Presentiamo un nuovo approccio per modellare sistemi con casualità usando le reti neurali.

La ricerca migliora le tecniche di fingerstyle percussivo per chitarristi usando il recupero del suono in tempo reale.

Un nuovo framework migliora le previsioni sui risultati dei pazienti usando dati medici diversi.