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Um novo método melhora a qualidade da imagem em exames PET com baixa contagem.

Novas técnicas melhoram a imagem THz para várias aplicações sem causar danos.

Astrônomos melhoram a detecção de exoplanetas com novos coronógrafos e algoritmos.

Novos métodos melhoram a ajuste de hiperparâmetros em machine learning.

Novos métodos mostram potencial em proteger dados pessoais contra uso não autorizado.

Melhorando a precisão na estimativa de frequência usando sistemas quânticos enquanto lidamos com problemas de ruído.

Explore como sistemas interconectados criam frentes de onda e influenciam o comportamento.

Explorando as complexidades de projetar aeronaves elétricas de decolagem e pouso vertical.

A câmera de Fourier resolve problemas de ruído e dados em imagens de alta velocidade.

Um olhar sobre métodos para reduzir o barulho em computadores quânticos.

Pesquisadores enfrentam os desafios do barulho na computação quântica pra ter resultados confiáveis.

Melhorando a qualidade dos vídeos através de métodos de treinamento inovadores e abordagens de dados.

Uma nova abordagem usando CNNs melhora a precisão na detecção de alvos de radar.

Esse método melhora a avaliação de ruído na correção de erros quânticos com pouco esforço.

Pesquisando como as flutuações aleatórias impactam o comportamento do material e a separação de fases.

Combinar aprendizado profundo com amostragem direta aumenta a eficiência na reconstrução de objetos.

Um método auto-supervisionado pra previsão de movimento usando apenas nuvens de pontos não rotuladas.

A missão do LISA Pathfinder mostrou uns desafios importantes em medir ondas gravitacionais ligadas ao acoplamento de inclinação a comprimento.

Uma nova estrutura melhora a detecção de fontes na astronomia de rádio usando redes neurais.

Uma nova abordagem melhora os mecanismos de atenção na classificação de texto usando aprendizado auto-supervisionado.

Entendendo o barulho e melhorando os métodos de análise na pesquisa de ondas gravitacionais.

Essa pesquisa explora qubits de gato pra melhorar algoritmos de otimização em computação quântica.

Explorando o impacto da dependência de dados no desempenho da regressão linear.

DiffKD melhora modelos menores filtrando o ruído de modelos maiores de professores.

Uma olhada em novos métodos de codificação para melhorar a privacidade dos dados.

Novos métodos melhoram o desempenho de circuitos quânticos lidando com o ruído de forma eficaz.

Explorando como as medições quânticas moldam nossa compreensão da realidade física.

Novos algoritmos quânticos melhoram a eficiência da busca de dados e reduzem as taxas de erro.

Novos modelos de agrupamento melhoram a análise de dados lidando com sobreposições e ruídos.

Os pesquisadores estão melhorando a precisão das medições usando técnicas de metrologia quântica variacional.

Um novo método busca reduzir o barulho na detecção de ondas gravitacionais.

Tecnologia de reconhecimento de áudio eficiente projetada para dispositivos de TV de baixo consumo.

Analisando as principais fontes de erro que afetam o desempenho das portas de qubits supercondutores.

Um olhar sobre como a privacidade diferencial protege as informações individuais na análise de dados.

A LISA quer medir mudanças pequenininhas na distância causadas por ondas gravitacionais.

Usando deep learning pra melhorar o agrupamento com anotações ruidosas.

Analisando como o tamanho da amostra e o ruído afetam a precisão da regressão logística.

Novos métodos melhoram o código Bacon-Shor pra uma correção de erro quântica mais eficiente.

Técnicas inovadoras melhoram a detecção de sinais do universo primitivo.

Melhorando métodos de recuperação de sinal com técnicas avançadas de regularização.