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量子物理学機械学習におけるデータプライバシーの未来

連邦学習と量子技術を組み合わせることで、AIのデータ処理がより安全になることが期待されてるよ。

Siddhant Dutta, Pavana P Karanth, Pedro Maciel Xavier

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機械学習今時の予測でニューラルネットのトレーニングを強化する

新しいアプローチが、ナウキャスティングを使ってニューラルネットワークのトレーニングスピードと効率を改善した。

Boris Knyazev, Abhinav Moudgil, Guillaume Lajoie

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機械学習影響関数を使って物理に基づいたニューラルネットワークを改善する

影響関数を使って物理問題におけるPINNのパフォーマンスを向上させる研究ハイライト。

Jonas R. Naujoks, Aleksander Krasowski, Moritz Weckbecker

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機械学習データ駆動型設計でアルゴリズムを強化する

データがチューニングやリアルタイム適応を通じてアルゴリズムのパフォーマンスをどう影響するかを学ぼう。

Maria-Florina Balcan, Anh Tuan Nguyen, Dravyansh Sharma

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