Kun Wang

Forscher entwickeln Strategien, um Quantenstände trotz der Herausforderungen durch Rauschen abzuschätzen.

Tiefe Lernverfahren mit Physik kombinieren für bessere Vorhersagen.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Datensammlungseffizienz in Sensornetzwerken.

UrbanVLP kombiniert Makro- und Mikrodaten für bessere städtische Vorhersagen.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagegenauigkeit in der Fluiddynamik.

Eine neue Methode kombiniert LLMs und KGs für verbesserte Schlussfolgerungsgenauigkeit.

Eine Methode, die die Grafiksparsifikation anpasst, um die Leistung von neuronalen Netzwerken zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Änderungen in Daten über die Zeit.

Neues Framework verbessert Vorhersagen, indem es vernetzte Datenserien analysiert.

Eine neue Perspektive zur Verbesserung von GNNs für komplexe Graphstrukturen.

Die Natur und Eigenschaften von Higgsino-Dunkler Materie erkunden.

Das MIParT-Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz beim Jet-Tagging in der Teilchenphysik.

Forscher stellen IMMClock vor, ein Tool zur Messung des Alterns von Immunzellen.

Forscher verbessern die Zuverlässigkeit der Multimode-Glasfaserbildgebung mit neuronalen Netzwerken, trotz Temperaturschwankungen.

Efficiente Überprüfung von Quantenstates verbessert die Fehlerkorrektur in der Quantencomputerei.

Innovative Methoden erkunden, um die Genauigkeit der multispektralen Objekterkennung zu verbessern.

SyncVIS verbessert das Tracking und die Segmentierung von Objekten in Videos für verschiedene Anwendungen.

Entdecke das faszinierende Reich der Quantenstates und Verschränkung.