Новый подход, основанный на графовых нейронных сетях, позволяет значительно улучшить процесс многошаблонной литографии и повысить эффективность проектирования электронных схем.
Исследование демонстрирует, что диффузионные модели превосходят генеративно-состязательные сети в задаче восстановления карт массы, полученных методом слабого гравитационного линзирования.
Новое исследование предлагает комплексный подход к борьбе с уязвимостями, возникающими при использовании ИИ-агентов, основанных на извлечении и генерации информации.
Новый подход позволяет создавать размеченные данные для обучения нейросетей, даже при ограниченном количестве реальных исторических карт.
В новой статье рассматривается FinTRec — унифицированная система, использующая возможности нейросетевых трансформаторов для повышения эффективности таргетированной рекламы и персонализированного обслуживания в финансовом секторе.