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Uma olhada em frameworks de planejamento que equilibram segurança e eficácia em ambientes complexos.

Nova tecnologia junta computação quântica e IA pra melhorar o diagnóstico de retinopatia diabética.

Integrar aprendizado profundo melhora a precisão e eficiência da imagem sísmica.

Esse estudo mostra como as sinapses mudam de força e qual é o papel delas na aprendizagem e memória.

Uma nova abordagem melhora as simulações de fluxo turbulento usando técnicas de aprendizado de máquina.

Novos métodos usam arquiteturas simbólicas vetoriais pra programar redes neurais de forma mais eficiente.

Um novo sistema aumenta a velocidade de detecção de ondas gravitacionais.

Um método novo pra resolver o modelo BGK usando redes neurais.

Novos métodos melhoram a imagem das dinâmicas celulares com alta precisão.

Pesquisas recentes desafiam a simplicidade da Tese do Neurônio do Conhecimento em modelos de linguagem.

Explorando como o aprendizado de máquina melhora a modelagem de turbulência pra previsões mais precisas.

Explorando neurônios especializados projetados pra tarefas específicas em redes artificiais.

Um novo método melhora a segurança em acessibilidade de alta dimensão para veículos autônomos.

Explorando a importância do softmax no desempenho e nas aplicações de redes neurais.

Este artigo analisa como redes neurais preveem o comportamento do som em dutos.

Um novo método pra estimar FFR virtual usando técnicas de deep learning.

Esse artigo fala sobre a importância e os desafios da detecção de dados fora da distribuição em aprendizado de máquina.

DeepJSCC melhora a qualidade da imagem em redes de retransmissão, integrando transmissão com aprendizado profundo.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da completude de matrizes em várias áreas.

Novo método melhora a extração de características para diagnosticar falhas em rolamentos em máquinas.

Um novo método melhora os cálculos de visibilidade para IA em jogos.

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.