Kun Wang

研究者たちは、ノイズの課題にもかかわらず量子状態を推定する戦略を開発している。

物理学とディープラーニングを組み合わせて、より良い予測をする。

センサーネットワークにおけるデータ収集効率を高める新しい方法。

UrbanVLPは、より良い都市予測のためにマクロデータとマイクロデータを組み合わせる。

新しいフレームワークが流体力学の予測精度を向上させるよ。

新しい方法がLLMとKGを組み合わせて、推論の精度を向上させる。

ニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるためにグラフのスパース化をカスタマイズする方法。

新しい方法が時間を通じてデータの変化を検出する精度を向上させる。

新しいフレームワークは、相互に関連するデータ系列を分析することで予測を改善する。

複雑なグラフ構造に対するGNNを強化する新しい視点。

ヒッグスinoダークマターの性質や特性を探る。

MIParTモデルは、粒子物理学におけるジェットタグの精度と効率を向上させるよ。

研究者たちがIMMClockを発表、免疫細胞の老化を測定するツールだよ。

研究者たちは、温度の変動にも関わらず、ニューラルネットワークを使ってマルチモードファイバーイメージングの信頼性を向上させた。

量子状態の効率的な検証は、量子コンピュータの誤り修正を向上させる。

多スペクトル物体検出の精度を高める革新的な方法を探る。

SyncVISは、さまざまなアプリケーション向けに動画内の物体の追跡とセグメンテーションを強化するよ。

量子状態とエンタングルメントの魅力的な世界を発見しよう。