Cheng Wang

Questo studio si concentra sullo sviluppo di modelli per materiali isolanti topologici.

Migliorare l'accuratezza dei metodi numerici per l'analisi della separazione di fase.

PadFL migliora la condivisione dei modelli e l'efficienza tra diverse capacità dei dispositivi.

Un nuovo framework punta a migliorare l'accuratezza e l'efficienza nell'analisi delle immagini mediche.

Migliorare i metodi numerici per i flussi di gradiente con un approccio modificato del moltiplicatore di Lagrange.

Ricercare la stabilità energetica nelle simulazioni cristalline migliora le previsioni sul comportamento dei materiali.

Migliorare la fiducia e la conformità nei modelli linguistici tramite un'adeguata attribuzione delle fonti.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nelle reti neurali profonde, riducendo il consumo energetico e aumentando la velocità.

La ricerca presenta un modello che affronta la separazione di fase in materiali misti con effetti di confine.

TrackSSM migliora la precisione del tracciamento per oggetti dinamici in vari ambienti.

Scopri come la curtosi influisce sul comportamento dei dati in vari settori.

HiSC4D cattura il movimento umano usando sensori indossabili per un'analisi dell'interazione migliore.

I ricercatori stanno usando il litio niobato a film sottile per migliorare i laser e i sistemi di comunicazione.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza degli SDF usando l'equazione di Poisson schermata.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale nelle auto a guida autonoma, aumentando sicurezza ed efficienza.

Esplora l'importanza della correlazione di rango di Spearman per analizzare relazioni complesse nei dati.