Jiawei Zhang

Les chercheurs étudient les propriétés électromagnétiques des baryons charmés, révélant des structures complexes.

Une nouvelle méthode améliore le défloutage des images avec saturation et faible luminosité.

Cette étude mesure les sections efficaces des interactions de particules à différentes énergies.

Des études récentes sur les hyperons révèlent des détails clés sur leurs interactions et leurs propriétés.

Une approche innovante accélère l'entraînement des graphes d'interaction temporels sur GPU.

L'étude mesure les interactions des particules à travers des niveaux d'énergie spécifiques.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des graphes dynamiques pour de meilleures prévisions.

La recherche dévoile des détails sur les hyperons excités, faisant avancer nos connaissances en physique des particules.

Des chercheurs analysent la forme des lignes d'une particule rare en utilisant des données de collisions à haute énergie.

Un nouveau modèle pour de meilleures prédictions d'interaction dans les réseaux utilisateur-article.

De nouvelles mesures révèlent des informations sur les interactions et les états des particules.

La recherche avance la compréhension de la désintégration des particules et de son rôle dans l'univers.

Des recherches révèlent de nouveaux détails sur les résonances en physique des particules.

Une étude révèle les premières observations de désintégrations semi-leptoniques impliquant des mésons de charme.

Des découvertes récentes améliorent la compréhension des interactions entre particules et des structures résonnantes.

ProjDiff améliore la récupération de données dans des environnements bruyants en utilisant des techniques de diffusion avancées.

Un cadre pour améliorer la sécurité des agents LLM dans différentes applications.

Nouveau modèle améliore l'étude des relations qui évoluent avec le temps.

Une nouvelle approche pour améliorer les prédictions dans des graphiques dynamiques en utilisant des Transformers.

Un nouveau système améliore l'exactitude de la vérification des faits en utilisant des graphes de connaissances et des structures communautaires.

DriftNet imite les processus d'apprentissage biologiques pour améliorer la capacité de l'IA à apprendre en continu.

Cet article présente un système pour optimiser les décisions malgré des prévisions incertaines.

TAMA propose des solutions innovantes pour détecter les anomalies dans les séries temporelles avec des insights clairs.

Des chercheurs s'attaquent aux incohérences des données DW-MRI pour de meilleures infos sur la santé du cerveau.