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Esplorare le simmetrie locali per migliorare i metodi di machine learning basati su grafi.

Un nuovo framework migliora l'elaborazione delle reti neurali per la ricerca scientifica.

Questo studio valuta il ruolo degli Automata Cellulari Neurali nella segmentazione delle immagini mediche.

Guidare il comportamento generale del sistema in mezzo all'incertezza usando tecniche avanzate.

Combinare reti neurali e calcolo quantistico per un design di circuiti ottimizzato.

Questo studio usa il machine learning per prevedere il drenaggio acido delle miniere nelle zone minerarie.

Un nuovo modello migliora la rilevazione della depressione nei post sui social media con spiegazioni chiare.

Una panoramica di come i metodi di deep learning affrontano le equazioni differenziali.

Un nuovo metodo per calcolare operatori prossimali senza ordinare i dati per l'ottimizzazione.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulle interazioni proteiche e la resistenza ai farmaci.

Un nuovo simulatore sviluppa agenti capaci di cultura e ragionamento.

Le reti neurali migliorano le soluzioni per le equazioni differenziali parziali complesse.

Questo articolo esplora come le caratteristiche visive influenzano le nostre decisioni.

Un nuovo approccio per migliorare le prestazioni delle reti neurali usando tecniche di codifica per cancellazione.

Questo articolo esamina come la dimensione intrinseca influisca sulle prestazioni delle reti neurali in base ai tipi di immagine.

Esaminando nuovi metodi per migliorare l'efficienza e la sicurezza delle reti neurali.

Usare le reti neurali per migliorare il design dei gusci stampati in 3D per una performance migliore.

Le cellule reagiscono ai cambiamenti usando fattori di trascrizione per sopravvivere.

deepSpecas aiuta i ricercatori a identificare eventi di splicing alternativo dai dati RNA-Seq con alta precisione.

Un nuovo approccio migliora le previsioni dei sistemi dinamici incorporando la memoria.

Scopri come il nuovo framework SwinNPE migliora la compressione delle immagini senza perdere qualità.

Esplorare come la geometria iperbolica può migliorare l'intelligenza artificiale e la comprensione del cervello.

Una nuova rete migliora il riconoscimento delle immagini usando i principi del sistema visivo umano.

Metodo innovativo combina apprendimento automatico e fisica per risolvere equazioni differenziali.

L'IA e la simulazione meccanica migliorano la velocità e la sicurezza del design architettonico.

Come le reti neurali migliorano la stima dei parametri nei modelli spaziali.

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

Nuovi metodi migliorano la velocità e la precisione nella simulazione di oggetti deformabili.

La ricerca dimostra che i dati EEG possono aiutare le reti neurali artificiali a resistere agli attacchi avversariali.

Nuovi metodi per risolvere problemi di controllo stocastico senza derivate usando le reti neurali.

La ricerca studia i bosoni di Higgs pesanti tramite collisioni di protoni ad alta energia.

Il machine learning sta cambiando il modo in cui studiamo la hadronizzazione nella fisica delle alte energie.

Usando il machine learning, le simulazioni del mantello terrestre possono raggiungere stati stazionari in modo più efficiente.

Usare le reti neurali per migliorare il Monte Carlo variazionale nei sistemi quantistici.

Usare le reti neurali per identificare danni in sottili lastre di alluminio per strutture più sicure.

Questo articolo parla dei metodi di deep learning per risolvere problemi di stop ottimale nelle opzioni finanziarie.

Questo studio valuta le reti neurali per replicare le caratteristiche del riverbero a molla.

La ricerca svela dettagli cruciali sulla distribuzione della materia nell'universo usando dati di lente gravitazionale debole.

Uno sguardo alla Normalizzazione del Contesto Adattativa nel deep learning per l'elaborazione delle immagini.

Esplorare nuove tecniche per una compressione delle immagini efficiente tramite modelli di reti neurali.