Zhenyu Zhang

JUNO vise à améliorer la détection des neutrinos issus des supernovae à effondrement de cœur.

Étudier comment les magnétofluides se comportent près des trous noirs révèle leur dynamique complexe.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de la mémoire dans les grands modèles de langage, ce qui booste les performances.

Un coup d'œil sur les trous noirs, les disques d'accrétion et les formations de jets.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité mémoire lors de l'entraînement de gros modèles de langage sur du matériel grand public.

Présentation de l'IDM pour une reconstruction d'image efficace à partir de données limitées.

Cette étude explore comment les flambées de trous noirs se forment à travers différentes orbites de points chauds.

WeLore rend les modèles de langage larges plus efficaces en simplifiant les matrices de poids.

Une étude révèle des comportements lumineux uniques provenant de points chauds près des trous noirs.

EAPCR donne des infos en dévoilant des relations cachées dans des données scientifiques complexes.

Crée des vidéos captivantes à partir d'images statiques sans effort grâce à la technologie OmniDrag.

STTrack améliore le suivi d'objets en combinant plusieurs sources de données pour plus de précision.