Fisica - Sistemi disordinati e reti neurali

Uno studio sul modello di spin glass booleano e le sue implicazioni per l'IA e il ML.

Esplora come la casualità influisce sui sistemi fisici e sulle proprietà dei materiali.

La ricerca mette in evidenza i comportamenti unici della fase critica multifrattale nei sistemi quasicristallini bidimensionali.

Esaminando come i polimeri catturano i metalli pesanti per la bonifica ambientale e la salute.

Esplorare strategie per migliorare l'apprendimento delle caratteristiche in dataset sbilanciati.

Esplorando le flatbands e le loro implicazioni nei materiali e nella fisica.

Nuovi materiali quasicristallini mostrano promesse per resistenza e flessibilità in varie applicazioni.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nelle simulazioni atomistiche grazie a un'ottimizzazione avanzata dei campi di forza.

Esaminando come l'uso di energia nel cervello si ricolleghi all'elaborazione delle informazioni.

Esaminando come gli animali e i robot possono muoversi in modo più naturale tramite l'auto-organizzazione.

I ricercatori usano il metodo Swap Monte Carlo per studiare i liquidi super refrigerati e i vetri.

Esaminando il ruolo dei classificatori, in particolare i modelli CVFR, nel machine learning.

Uno sguardo ai processi di invecchiamento logaritmico nei materiali e nei sistemi biologici.

Esaminando il legame tra vortici centrali e modi di Dirac durante le transizioni di fase.

La ricerca sulle proprietà del vetro di boro usando tecniche di machine learning sembra promettente per applicazioni future.

Investigando come i materiali si deformano gradualmente sotto stress nel tempo.

Questo studio esamina come il vetro si rompe sotto stress ripetuto e i suoi segnali predittivi.

Gli algoritmi svelano intuizioni sul comportamento dei vetri e dei materiali complessi.

Questo articolo esplora come si formano i modelli in un modello di percolazione unidimensionale.

Uno studio rivela i limiti sulla crescita degli operatori a causa di campi casuali a coda pesante.

Una panoramica su come comunicano i neuroni e la loro importanza nel funzionamento del cervello.

Questo articolo esplora come le particelle fisse influenzano la dinamica dei materiali che formano vetro.

Questo articolo esplora come la fisica statistica aiuti a capire l'apprendimento delle reti neurali.

Esplorando come i modelli di machine learning studiano la transizione di Kosterlitz-Thouless nei materiali 2D.

Uno sguardo alle sfide del cambiamento di distribuzione e al suo impatto sulle previsioni.

Scopri come le reti neurali lagrangiane prevedono il movimento con vincoli del mondo reale.

Uno studio sull'uso del machine learning per analizzare i cambiamenti di fase dei materiali.

Una semplice spiegazione di due tipi di localizzazione delle particelle.

Uno sguardo sui comportamenti dei sistemi non hermitiani e la loro importanza.

Uno sguardo chiaro all'entanglement multipartito e ai suoi metodi di visualizzazione.

Scopri i polimeri iperramificati e le loro proprietà uniche e applicazioni.

Questo programma analizza i giri per rivelare cambiamenti di fase nei materiali.

La ricerca mette in evidenza come l'apprendimento delle caratteristiche migliori le prestazioni delle reti neurali in modo efficace.

Uno sguardo a come piccoli oscillatori interagiscono e trovano equilibrio in un mondo caotico.

Esplorare strategie efficaci per la selezione degli iperparametri nel transfer learning.

Uno sguardo fresco al modello di Hopfield quantistico rivela nuove intuizioni.

CoVeGA affronta sfide difficili di ottimizzazione con velocità ed efficienza.

Uno sguardo a come le misurazioni dipendenti dal tempo influenzano i circuiti quantistici e i loro comportamenti.

Scopri il comportamento dei materiali granulari durante il bloccaggio e lo sbloccaggio.

Uno sguardo alle proprietà uniche e ai comportamenti dei materiali in vetro.