Денис Аветисян 
В статье представлена архитектура IA-HVAE, сочетающая в себе многоуровневый вывод и оптимизацию градиента декодера для более быстрой и эффективной реконструкции данных.
Новое исследование посвящено построению глобальных кривых решений для периодических задач первого порядка и их использованию в моделях динамических систем, включая устойчивое рыболовство.
Исследователи продемонстрировали, что не зависящие от ориентации нейронные сети могут достигать сопоставимой точности и скорости с передовыми моделями для расчета межмолекулярных сил.
Исследование представляет количественные оценки устойчивости при определении электрического потенциала и магнитного поля по граничным спектральным данным магнитного оператора Шрёдингера.
Новый инструментарий MEDFORD-in-a-Box позволяет исследователям легко создавать и проверять метаданные, обеспечивая воспроизводимость и соответствие принципам FAIR.
Новая архитектура Aeon позволяет агентам искусственного интеллекта сохранять и использовать информацию на качественно новом уровне, открывая путь к более сложным и последовательным взаимодействиям.
![Система аттестации свойств, основанная на PAL∗M, взаимодействует с ненадежными компонентами [latex]Prv[/latex], сохраняющими входные данные на диск, после чего PAL∗M считывает и измеряет эти данные, выполняет операции, включая использование GPU, и измеряет все выходные данные CPU и GPU, расширяя все измерения до [latex]REPORTDATA[/latex], которые затем используются в качестве входных для получения [latex]TDREPORT[/latex] от модуля TDX, после чего генерируется [latex]QUOTE[/latex] посредством вызова анклава цитирования (QE) и возвращается компоненту [latex]Inr[/latex].](https://arxiv.org/html/2601.16199v1/figs/lpp-system-2.png)
В статье представлен инновационный метод обеспечения доверия к результатам, генерируемым масштабными нейронными сетями, за счет криптографической проверки их свойств.
Новая система VitalDiagnosis объединяет данные с носимых устройств и возможности искусственного интеллекта для перехода от реактивного контроля состояния к проактивной поддержке и персонализированному лечению.
Новая методика позволяет искусственному интеллекту более точно оценивать качество изображений, выявляя даже незначительные дефекты, которые незаметны для человека.
![Предложенная схема PINN для моделирования распространения вязкоакустических волн использует три отдельные нейронные сети для аппроксимации давления [latex]P[/latex], скорости [latex]v[/latex] и коэффициента поглощения [latex]g[/latex], причем сети скорости и поглощения активируются лишь в режиме инверсии, а автоматическое дифференцирование позволяет получить необходимые производные для формирования функции потерь.](https://arxiv.org/html/2601.16068v1/x1.png)
Новый подход с использованием физически обоснованных нейронных сетей позволяет точно моделировать распространение звуковых волн в сложных средах и восстанавливать параметры среды по наблюдаемым данным.