Jiawei Zhang

研究者たちはチャームバリオンの電磁特性を調べて、複雑な構造を明らかにしている。

新しい方法が、明るさと低照度の画像のデブラーを強化する。

この研究では、さまざまなエネルギーでの粒子相互作用の断面積を測定する。

最近のハイペロンに関する研究は、彼らの相互作用や特性についての重要な詳細を明らかにしている。

革新的なアプローチでGPU上の時間的インタラクショングラフのトレーニングが早くなる。

特定のエネルギーレベルで粒子の相互作用を測定する研究。

新しいアプローチがダイナミックグラフのモデリングを改善して、予測がより良くなってるよ。

研究が興奮したハイペロンに関する詳細を明らかにし、素粒子物理学の知識が進展した。

研究者たちは、高エネルギー衝突データを使って珍しい粒子のラインシェイプを調べてるよ。

ユーザーアイテムネットワークでのより良いインタラクション予測のための新しいモデル。

新しい測定が粒子の相互作用や状態についての洞察を明らかにした。

研究が粒子崩壊の理解を深め、その宇宙における役割を明らかにしている。

研究が素粒子物理学における共鳴についての新しい詳細を明らかにした。

研究がチャームメソンを含む半レプトニック崩壊の初めての観測を明らかにした。

最近の研究は、粒子の相互作用と共鳴構造の理解を深めている。

ProjDiffは、高度な拡散技術を使ってノイズの多い環境でのデータ復元を改善するよ。

さまざまなアプリケーションでLLMエージェントの安全性を向上させるためのフレームワーク。

新しいモデルが時間とともに変わる関係の研究を強化する。

トランスフォーマーを使って動的グラフの予測を強化する新しいアプローチ。

新しいシステムは、知識グラフやコミュニティ構造を使って事実確認の精度を高める。

DriftNetは生物の学習プロセスを真似て、AIが継続的に学ぶ能力を高めるんだ。

この記事では、不確実な予測にもかかわらず、意思決定を最適化するシステムを紹介してるよ。

TAMAは明確な洞察を持つ時系列の異常検出のための革新的なソリューションを提供してるよ。

研究者たちは、より良い脳の健康に関する洞察を得るためにDW-MRIデータの不一致に取り組んでるよ。