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Explorando o impacto do PETScML na aprendizagem de máquina científica por meio de métodos de segunda ordem.

RoTHP melhora as previsões em modelagem de eventos por meio da codificação de posição rotativa.

Um estudo sobre como prever o comportamento de materiais compósitos usando redes neurais avançadas.

Uma nova abordagem combina aprendizado de máquina e física pra uma análise de materiais melhor.

Usando redes neurais pra resolver de boa equações diferenciais parciais complexas.

Um novo método melhora o manuseio de dados em aplicações de IA, focando na extração de recursos.

Um método que melhora a aproximação de modelos matemáticos usando redes neurais e elementos finitos.

Rawformer transforma imagens de câmera sem precisar de dados pareados, melhorando a fotografia.

Estudo revela os benefícios do deep learning na análise sísmica.

Combinando modelos de fluxo de energia e redes neurais pra melhores previsões.

O aprendizado profundo melhora as ressonâncias magnéticas, aumentando a velocidade e a qualidade das imagens pra um diagnóstico melhor.

Um novo método melhora a detecção de dados incomuns em modelos de machine learning.

Os pesquisadores usam aprendizado profundo pra classificar neurônios serotonérgicos únicos no cérebro.

Um olhar sobre como a composicionalidade conecta linguagem, pensamento e IA.

Um novo método acelera a busca por itens valiosos em grandes conjuntos de dados.

CoNHD melhora a modelagem de hipergrafos pra relacionamentos complexos com classificação dependente de arestas.

Esse estudo explora como usar métodos de IA pra prever como os materiais se quebram com o tempo.

Aprenda sobre técnicas de localização de som e suas aplicações em várias áreas.

Investigando partículas escalares que decaem em bósons de Higgs através de colisões de alta energia.

Novos métodos melhoram a compressão de texturas para eficiência e qualidade gráfica.

Uma nova abordagem combina aprendizado de máquina e modelos físicos pra fazer simulações moleculares melhores.

Uma nova abordagem melhora a previsão probabilística para gerenciar sistemas de energia.

Explorando os avanços na compreensão da matéria escura através de técnicas de lente gravitacional.

Esse artigo destaca a importância de atualizar os comentários do código pra deixar mais claro.

Descubra como o aprendizado de máquina tá mudando a forma como modelamos o comportamento dos materiais.

Novos métodos melhoram a estabilidade dos sistemas de controle em condições incertas.

Uma nova abordagem para gerenciar sistemas não lineares interconectados para melhorar a estabilidade e o desempenho.

Um novo método tá mostrando resultados promissores em medir com precisão o movimento de fluidos em sistemas complexos.

Um novo algoritmo melhora a verificação de redes neurais em relação à confiabilidade e justiça.

WeiPer melhora a detecção de dados fora de distribuição em modelos de machine learning usando ajustes de peso.

Este artigo apresenta o L-HiTS, um método para simular sistemas complexos usando deep learning.

Explora a ligação entre sistemas de controle discretos e técnicas de deep learning.

Uma nova abordagem melhora a compreensão dos comportamentos dos alunos em MOOCs.

Um novo método melhora a confiabilidade das redes neurais em aplicações críticas.

Um olhar sobre a inferência baseada em simulação e suas aplicações na pesquisa.

Um novo método de aprendizado contínuo em sistemas de IA que melhora a retenção de conhecimento.

Um novo método usa redes neurais pra melhorar a análise dos dados do espectro de potência das galáxias.

Uma nova maneira de simular o comportamento estrutural usando técnicas de aprendizado de máquina.

A NEST usa redes neurais pra melhorar os testes psicométricos em estudos de visão.

Pesquisas mostram como os trens de espinhos melhoram a compreensão das interações entre neurônios.