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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento nei Reti Neurali Spiking incorporando aggiustamenti dei ritardi.

Il Transformer con Attenzione Doppia per Particelle migliora le tecniche di tagging dei jet nella fisica delle particelle.

La materia programmabile permette ai materiali di cambiare forma e proprietà, offrendo diverse applicazioni.

Valutare l'efficienza dell'ordine causale indefinito nella computazione quantistica.

Un nuovo modello promette un apprendimento migliore per l'intelligenza artificiale tramite metodi ispirati al cervello.

Esplorare il potenziale dei qudit nell'informatica quantistica e i loro vantaggi.

La ricerca unisce l'apprendimento automatico e la fisica quantistica per identificare le correlazioni quantistiche nei qubit.

Capire come i neutroni interagiscono all'interno dei nuclei atomici dà forma alla fisica nucleare.

UGT combina info grafiche locali e globali per un'analisi dei dati migliore.

Uno sguardo su come i jet ci aiutano a capire le interazioni tra particelle.

L'algoritmo ReLiCA semplifica la creazione di modelli usando le regole degli Automata Cellulari e impostazioni efficaci.

Un nuovo metodo combina ricompense basate sul linguaggio con approcci tradizionali nel RL.

Un metodo senza modelli per prendere decisioni in ambienti incerti usando tecniche bayesiane.

Uno sguardo alla sintesi best-effort per agenti che affrontano l'incertezza.

Migliorare il completamento del Knowledge Graph con tecniche avanzate di aggregazione delle regole.

Una panoramica sui sistemi di tag 1 congelati e il loro significato computazionale.

Un nuovo metodo per semplificare le simulazioni di processi con velocità variabili.

Il nuovo modello di Edge of Stability migliora la memoria e le prestazioni nelle reti neurali.

Questo studio si concentra sul miglioramento dei modelli multilingue per le lingue a bassa risorsa tramite l'adattamento del vocabolario.

I nuovi modelli migliorano come le macchine ricordano e generalizzano i dati.

Questo documento collega gli automi a pila paralleli con le grammatiche contestuali commutative.

Una panoramica del parsing di costituenti e del ruolo del parsing M-monoid nel NLP.

Uno sguardo alle reti neurali e al loro impatto sulla funzionalità cerebrale.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni nelle attività di rappresentazione e trasformazione dei dati.

Un nuovo protocollo garantisce la privacy nei calcoli usando sistemi SN P.

Combinare modelli per aumentare l'accuratezza e l'efficienza nel deep learning.

Un approccio nuovo unisce modelli di spazio degli stati con reti neurali a impulsi per gestire meglio i dati.

Presentiamo SAR-GNN: un nuovo metodo per una classificazione efficace dei grafi.

Uno sguardo ai framework di apprendimento delle reti neurali e le loro implicazioni per lo sviluppo dell'IA.

La ricerca mette in evidenza l'impatto della morbidezza sugli attacchi avversariali nella generazione di immagini.

Indagando sul ruolo della multifrattalità nel comportamento delle particelle quantistiche e nelle applicazioni.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nella classificazione dei nodi con dati etichettati limitati.

Un nuovo modello che migliora l'apprendimento dei grafi concentrandosi sulle coppie di nodi.

Questo articolo esplora metodi per studiare cristalli misti e le loro applicazioni.

Esaminando le deboli correlazioni e il comportamento lineare nelle reti neurali durante l'addestramento.

Un nuovo metodo che usa ottagoni per migliorare la rappresentazione dei grafi di conoscenza.

Uno sguardo alla teoria essenziale dietro ai modelli di deep learning.

Una panoramica su come regole semplici creano comportamenti complessi negli automi triangolari.

Esaminando come i GFlowNets si generalizzano a aree non testate e il loro potenziale di applicazione.

Utilizzare la meccanica quantistica per generare numeri veramente casuali.