Zhongyi Huang

GSRCs verbessern die Datenwiederherstellung und Speichereffizienz in verteilten Systemen.

Eine neuartige Methode, um maximale -Plexe effizient in grossen Datensätzen zu finden.

Erfahre, wie PINNs Physik mit neuronalen Netzen kombinieren, um komplexe Gleichungen zu lösen.

Erforschen verbesserter Lernraten in neuronalen Netzen für wissenschaftliches Rechnen.

Ein System, das Musikmachen für alle Fähigkeitsstufen einfach und zugänglich macht.

Wir stellen TFPONets vor, um Schnittstellenprobleme mit Deep-Learning-Techniken zu lösen.

Wir stellen ComFNO vor, eine Methode zur Lösung komplexer Differentialgleichungen mit Deep Learning.

Einführung von PI-TFPONet: eine Methode zur Lösung parametrischer PDEs ohne grosse Datensätze.

Neurale Operatoren bieten neue Lösungen für komplexe partielle Differentialgleichungen in Wissenschaft und Technik.

Methode verbessert die Kommunikation der Agenten und die Standortgenauigkeit unter schwierigen Bedingungen.

Lern, wie der Graph Edit Distance hilft, komplexe Strukturen effizient zu vergleichen.