Physik - Ungeordnete Systeme und neuronale Netze

Ein Blick auf Methoden zur Variablenauswahl für komplexe Datenanalysen.

Die Forschung konzentriert sich auf elastische Strukturen, die effektiv auf schnell wechselnde Kräfte reagieren.

Untersuchen, wie Wechselwirkungen zwischen Arten die Dynamik und Stabilität von Ökosystemen beeinflussen.

Ein neues neuronales Netzwerkmodell verbessert die Mustererkennung und Abruffähigkeiten.

Untersuchung von Langzeit-Tails in klassischen und Quanten-Teilchenwechselwirkungen.

Die innovative Welt der photonischen Systeme und zeitmodulierten Materialien erkunden.

Erforsche bistabile Elemente und ihren Einfluss auf Speicher und Berechnung.

Forschung zeigt, wie neuronale Schwankungen die Lernwirksamkeit und -geschwindigkeit beeinflussen.

Erforschen von energieeffizienten spintronic Neuronen für KI-Computing.

Untersuchung von Licht-Materie-Wechselwirkungen und deren Auswirkungen auf chemische Reaktionen.

Eine Studie zum Booleschen Spin-Glas-Modell und seinen Auswirkungen auf KI und ML.

Erkunde, wie Zufall physikalische Systeme und Materialeigenschaften beeinflusst.

Forschung hebt die besonderen Verhaltensweisen der multifraktalen kritischen Phase in 2D quasiperiodischen Systemen hervor.

Untersuchen, wie Polymere Schwermetalle für die Umweltreinigung und Gesundheit absaugen.

Untersuchung von Strategien zur Verbesserung des Feature-Lernens in unausgewogenen Datensätzen.

Die Erforschung von Flachbändern und deren Auswirkungen auf Materialien und Physik.

Neue quasicristalline Materialien zeigen vielversprechende Stärken und Flexibilität in verschiedenen Anwendungen.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit in atomistischen Simulationen durch optimierte Kraftfeldanpassung.

Untersuchen, wie der Energieverbrauch des Gehirns mit der Informationsverarbeitung zusammenhängt.

Untersuchen, wie Tiere und Roboter sich durch Selbstorganisation natürlicher bewegen können.

Forscher nutzen die Swap-Monte-Carlo-Methode, um überkühlte Flüssigkeiten und Gläser zu untersuchen.

Untersuchen der Rolle von Klassifikatoren, besonders CVFR-Modelle, im maschinellen Lernen.

Ein Blick auf logarithmische Alterungsprozesse in Materialien und biologischen Systemen.

Untersuchen des Zusammenhangs zwischen Zentrumsvortizes und Dirac-Moden während Phasenübergängen.

Forschung zu den Eigenschaften von Borosilikatglas mit Machine-Learning-Techniken zeigt vielversprechende Ansätze für zukünftige Anwendungen.

Untersuchen, wie Materialien sich über Zeit unter Stress allmählich verformen.

Diese Studie untersucht, wie Glas unter wiederholtem Stress versagt und welche Anzeichen es dafür gibt.

Algorithmen zeigen Einblicke in das Verhalten von Gläsern und komplexen Materialien.

Dieser Artikel untersucht, wie Muster in einem eindimensionalen Perkolationsmodell entstehen.

Studie zeigt Grenzen beim Wachstum von Operatoren wegen schwerer Zufallsfelder.

Ein Überblick darüber, wie Neuronen kommunizieren und warum das wichtig für die Gehirnfunktion ist.

Dieser Artikel untersucht, wie feste Partikel die Dynamik von glasbildenden Materialien beeinflussen.

Dieser Artikel untersucht, wie statistische Physik dabei hilft, das Lernen von neuronalen Netzwerken zu verstehen.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Kosterlitz-Thouless-Übergänge in 2D-Materialien untersucht.

Ein Blick auf die Herausforderungen des Distribution Shift und seine Auswirkungen auf Vorhersagen.

Entdecke, wie Lagrange-neuronale Netzwerke Bewegungen mit realen Einschränkungen vorhersagen.

Eine Studie über die Verwendung von maschinellem Lernen zur Analyse von Phasenänderungen von Materialien.

Eine einfache Erklärung von zwei Arten der Teilchenlokalisierung.

Ein Blick auf die Verhaltensweisen von nichthermitischen Systemen und deren Bedeutung.

Ein klarer Blick auf multipartite Verschränkung und ihre Visualisierungsmethoden.