Работы исследователей из Нагойского университета направлены на создание нейронной сети с метапамятью, способной смоделировать функционирование человеческого мозга.

Подобные транзисторы, при изготовлении которых можно было бы использовать графена или другие материалы, состоящие из одного слоя атомов.

Рыбы и другие обитатели рифов издают широкий спектр звуков. Английские ученые создали компьютерный алгоритм, проанализировавший различия между записями здоровых и разрушенных рифов.

Российские ученые создали биологически правдоподобную модель памяти для систем искусственного интеллекта с внутренней мотивацией.

Канадские исследователи проверили подсказки поисковых запросов о десятках известных сторонников опасных теорий, и во всех случаях они не содержали негативной информации.

Исследователям из Женевского университета удалось удержать кубит на фотоне в течение до 20 миллисекунд.

Диалоговые системы искусственного интеллекта смогут адаптировать ответы, используя комплексный анализ эмоционального состояния.

Среди основных функций Unified Cloud Fabric — микросегментация и межсетевой экран с сохранением состояния, распределенный на уровне серверов.

Связь в миллиметровом диапазон mmWave обеспечивает высокую скорость передачи данных, но работает на малых расстояниях и чувствительна к препятствиям.

Обновления операционной системы IBM i OS предусматривают новую схему шифрования паролей.

Сетевая операционная система с открытым кодом отделена от базового оборудования и работает на коммутаторах более чем 100 поставщиков.

Исследователи из Гонконга разработали полноценную теоретическую модель подвижных незаряженных квазичастиц в соединении селена и тантала.

Сжигая шелуху, можно получить большое количество высококачественного оксида кремния, пригодный для изготовления полупроводников, в том числе светодиодов с квантовыми точками.

Разработчики языка Rust подчеркивают, что «сглаживание кривой обучения» предусматривает совершенствование компилятора, улучшение поддержки асинхронности, а также расширение системы типов языка.

При увеличении разнообразия учебных данных нейросеть способна лучше «узнавать» знакомые предметы с других ракурсов, но может потерять способность классифицировать объекты, которые ей уже встречались.