Articoli più recenti per Rete Neurale

Nuove tecniche sfruttano il deep learning per la rilevazione e risposta tempestiva agli incendi.

I progressi nella generazione di molecole usando nuovi metodi di calcolo stanno cambiando il modo in cui si scoprono i farmaci.

Scopri come l'Apprendimento Contrastivo aiuta nell'analisi dei dati astronomici.

Presentiamo un nuovo approccio al ragionamento controfattuale usando dati osservazionali e regressione quantile.

QNNRepair migliora l'accuratezza delle reti neurali dopo la quantizzazione.

Un nuovo modello di rete neurale affronta le sfide nell'analizzare dati dipendenti.

La ricerca rivela rischi nascosti nei modelli di machine learning tramite steganografia.

Un nuovo metodo utilizza le reti neurali per risolvere le PDE in modo efficiente, mantenendo le leggi fisiche.

Un nuovo sistema migliora la comunicazione nei canali condivisi usando feedback e deep learning.

Un nuovo approccio migliora la comprensione e le prestazioni delle parole incorporate.

I robot imparano a afferrare parti di abbigliamento in modo efficace per vari compiti.

Un metodo nuovo migliora l'adattamento degli S-parameter usando meno misurazioni.

Usare l'apprendimento automatico per creare piani di prelievo migliori per i fondi pensione.

CIMulator aiuta a ottimizzare i dispositivi di memoria per migliorare le prestazioni dell'IA.

SCALINN unisce l'apprendimento automatico e la fisica per previsioni efficienti in sistemi complessi.

Un nuovo modello di rete neurale migliora le simulazioni della crescita superficiale sotto diverse condizioni di rumore.

Scopri un metodo che accelera le previsioni mantenendo i dati al sicuro.

La ricerca mostra l'efficacia dell'UKF nell'analizzare le connessioni e le dinamiche dei neuroni.

I ricercatori accelerano la modellazione dell'atmosfera degli esopianeti con le reti neurali per fare previsioni più precise.

Esplorando l'evoluzione degli automi cellulari con regole adattive per sistemi complessi.

Un nuovo metodo di deep learning migliora le previsioni per i modelli di atmosfera stellare.

Nuove tecniche mirano a velocizzare il rendering delle immagini in scene 3D complesse utilizzando DDF.

Un metodo per estrarre alpha matte senza allenamento, pensato per gli effetti visivi.

Usare le reti neurali per migliorare le previsioni nella modellazione oceanica.

IMSRG-Net utilizza il machine learning per semplificare i calcoli complessi nella fisica nucleare.

Una nuova analisi esplora il ruolo della scarsità nel migliorare la generalizzazione delle reti neurali.

Un framework per migliorare le prestazioni di classificazione delle immagini con dati limitati.

La Run 3 di LHCb si concentra su efficienza e tecniche avanzate per la ricerca sul decadimento dei beauty.

Un nuovo metodo con reti neurali per seguire i droni sembra avere un buon potenziale rispetto alle tecniche tradizionali.

Esplorare l'importanza della temperatura superficiale del mare per il clima e gli ecosistemi.

Lo studio mette in discussione le idee tradizionali sul carico mutazionale dei tumori e gli esiti di sopravvivenza.

Questo studio analizza strutture a bassa porosità ispirate a design biologici per l'assorbimento di energia.

Un nuovo metodo semplifica e migliora l'animazione 3D dei personaggi usando filmati.

Un nuovo metodo unisce reti neurali e tecniche agli elementi finiti per risolvere i problemi in modo migliore.

La ricerca si concentra sul ridurre la complessità dei modelli nell'imaging cerebrale per una diagnosi migliore.

Esaminare come le reti neurali possano richiamare i dati di addestramento e i rischi per la privacy coinvolti.

I ricercatori usano reti neurali per simulare magneti itineranti e la loro dinamica unica.

Un nuovo metodo migliora il monitoraggio della frequenza cardiaca usando segnali PPG.

Una panoramica sul deep learning, la sua importanza, le sfide e le prospettive future.

I ricercatori usano dati sulla luce per affinare la misurazione del parametro di Hubble.