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De nouveaux algorithmes améliorent les prédictions des états fondamentaux quantiques en utilisant des données limitées.

De nouvelles méthodes améliorent la simulation des systèmes fermioniques en utilisant des Hamiltoniens de type Ising.

Un nouveau cadre qui améliore la performance des MLP dans la classification de graphes en utilisant les connaissances des GNN.

HydraGNN utilise l'apprentissage automatique pour accélérer la découverte et la modélisation des matériaux.

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Les données et l'apprentissage machine transforment la façon dont les scientifiques découvrent de nouveaux matériaux.

De nouvelles perspectives sur la relaxation du spin peuvent améliorer les matériaux pour l'informatique quantique.

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Des chercheurs étudient comment les modèles apprennent du contexte en utilisant des tâches de régression polynomiale.

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GraphLoRA améliore la transférabilité des Graph Neural Networks sur des graphes variés.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer les simulations de systèmes fermioniques complexes.

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De nouvelles méthodes et matériaux protègent les métaux contre la corrosion de manière efficace tout en prenant en compte l'impact environnemental.

Un aperçu du monde complexe des équations non commutatives et de leurs implications.