Informatica - Ingegneria, finanza e scienze computazionali

Esplorare come le proprietà dei materiali influenzano il design resistente ai terremoti.

L'algoritmo Yi unisce esplorazione e sfruttamento per un'ottimizzazione efficace.

RINO offre un nuovo modo per risolvere le equazioni differenziali parziali in modo efficiente.

Questo studio esplora l'apprendimento automatico informato dalla fisica per migliorare le previsioni del processo di flottazione dell'oro.

Un nuovo approccio che usa i dati EEG potrebbe migliorare la rilevazione precoce dell'Alzheimer.

Metodi efficienti per la pianificazione e il percorso dei veicoli per consegne puntuali.

CryoBench aiuta a migliorare la valutazione dei metodi cryo-EM con dataset diversificati.

HyperCAN usa il machine learning per modellare e prevedere efficacemente il comportamento dei metamateriali.

Un nuovo metodo GNN offre una valutazione più veloce delle politiche del traffico per le città.

Il metodo HOPU migliora le previsioni nei flussi turbolenti grazie a tecniche di calcolo avanzate.

Questo studio esamina i legami tra CVD e depressione attraverso fattori biologici.

Uno sguardo alle onde Lamb e al loro ruolo nel monitoraggio della salute strutturale.

Un progetto mira a migliorare il tempo di risposta dei vigili del fuoco attraverso la modellazione dei dati.

Un nuovo modello di rete neurale migliora le previsioni per scenari di combustione turbolenta.

Gli ingegneri migliorano l'ottimizzazione del design usando modelli surrogati e campionamento di Thompson.

Nuove funzioni di attivazione migliorano le reti neurali per risolvere equazioni complesse.

Deep-MacroFin usa il deep learning per risolvere in modo efficace equazioni economiche complesse.

Presentiamo LFLDNets, un nuovo approccio per la modellazione efficiente di sistemi fisici complessi.

Analizzando il ruolo del Reinforcement Learning nel trasformare il processo decisionale finanziario.

Esaminare come le radiazioni a millimetri d'onda possano causare lesioni cutanee.

Un nuovo approccio per generare scenari di mercato finanziario controllati.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento delle varietà con la riduzione dell'ordine del modello per efficienza.

StockTime combina dati numerici e testuali per fare previsioni migliori sulle azioni.

ProteinGPT semplifica lo studio delle proteine tramite un sistema di chat interattivo.

Incorporare indicatori nelle strutture può avvisare di situazioni di sovraccarico, aumentando la sicurezza.

Un quadro per la giusta determinazione dei prezzi nell'assicurazione cyber per le smart home.

Una nuova rete neurale, STAResNet, offre soluzioni migliorate per le previsioni dei campi elettromagnetici.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella previsione delle funzioni e reazioni degli enzimi.

Creare accesso aperto ai dati dà potere alle comunità e spinge il progresso.

Nuovi metodi migliorano le previsioni sul comportamento dei materiali usando reti neurali avanzate.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza nella modellazione di sistemi complessi.

La ricerca esplora il ruolo dell'IA nel migliorare il monitoraggio delle epidemie usando fonti di dati diverse.

Un sistema per organizzare in modo efficace le idee dai post sui social media.

Usare il machine learning per prevedere eventi rari nei processi chimici per una sicurezza migliore.

Nuovo dataset migliora la ricerca e l'efficienza nel design dell'aerodinamica auto.

Questo studio presenta un nuovo modello per travi intelligenti usando interazioni non locali e materiali piezoelettrici.

Analizzando il comportamento delle travi in cemento sotto condizioni di incendio estremo.

SINDyG migliora la comprensione dei sistemi complessi tramite una migliore modellazione delle reti.

Un metodo innovativo migliora l'efficienza e la precisione nell'analisi dei fasci.

I ricercatori usano metodi basati sui dati per migliorare il modellamento della combustione dell'idrogeno.