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量子物理学粒子物理学のための量子グラフニューラルネットワークの進展

研究者たちは、量子コンピューティングと機械学習を組み合わせて粒子衝突データを効果的に分析してるよ。

Jogi Suda Neto, Roy T. Forestano, Sergei Gleyzer

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計算物理学タッチを革命する:ニューラルネットワークが静電容量センサーをどう改善するか

ニューラルネットワークが静電容量式タッチセンサーの性能をどう向上させるかを発見しよう。

Ganyong Mo, Krishna Kumar Narayanan, David Castells-Rufas

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コンピュータビジョンとパターン認識データクラスタリングをデュアルウェイトコントラスト学習で強化する

DWCLが質の高いビューを通じてデータグルーピングをどう改善するか学ぼう。

Zhihui Zhang, Xiaoshuai Hao, Hanning Yuan

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機械学習機械学習におけるドメイン適応の理解

データサイエンスにおけるドメイン適応、プライバシー、フェデレーテッドラーニングについての見解。

Cem Ata Baykara, Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer

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機械学習負のステップサイズでニューラルネットワークのトレーニングを再考する

ネガティブステップサイズはニューラルネットワークのトレーニング性能を向上させるかもしれない。

Betty Shea, Mark Schmidt

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