Dejé de recomendar routers Amazon eero: esto es lo que sugiero en su lugar
Descubre por qué dejé de recomendar Amazon eero y por qué UniFi es ahora mi única recomendación para redes domésticas.
#malla
Aproximaciones universales con PIBLS: Aprendizaje amplio informado por física
PIBLS resuelve PDEs hasta 1000 veces más rápido que las redes neuronales, con mayor precisión y sin retropropagación. Descubre esta innovación.
Evaluación de mallas 3D: protocolo VLM frente a proxies baratos
Descubre un protocolo fiable con VLM para evaluar la calidad de mallas 3D generadas desde una imagen, y por qué los proxies de CLIP y geometría no sirven.
Aceleración de solucionador de presión multigrid algebraico con GNN
Descubre cómo las GNN aceleran solvers de presión multigrid hasta un 37%, mejorando eficiencia en mallas no estructuradas sin perder linealidad.
OmniRetarget: Datos que preservan la interacción en humanoides
OmniRetarget genera datos que preservan interacciones para entrenar humanoides en parkour y manipulación.
Manifold GCN: Red Neuronal Convolucional Basada en Difusión para Grafos con Variedades
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ArtBoost: Aumento de datos articulatorios para inversión acústico-articulatoria
Descubre ArtBoost: genera datos articulatorios sintéticos a partir de mallas faciales para mejorar la inversión acústico-articulatoria con pocos EMA.
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Descubre ArtBoost, una novedosa estrategia de aumento de datos que usa mallas faciales 3D para mejorar la inversión acústico-articulatoria con supervisión
Aproximación de campos Whittle-Matérn en variedades discretizadas
Descubre cómo aproximar campos Whittle-Matern sobre variedades discretizadas con un método convergente y universal basado en cálculo exterior discreto, sin dependencia de parámetros.
DeepJEB++: Aumento masivo de datos 3D con modelos fundacionales
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SMART: Simulaciones Aerodinámicas Sin Malla desde Geometrías con Transformers
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Dmsh: Marco de aprendizaje por refuerzo multiagente para mallas cuadrangulares
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Codificación de la Transformada de Característica de Euler
Nueva codificación continua de la ECT con transformers mejora precisión en clasificación de nubes de puntos, grafos, mallas y más.
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