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メソスケールおよびナノスケール物理学メモリスティブデバイスと行列の反転における役割

メモリスティブ技術が行列の逆行列計算をどれだけ効率的に変えられるか発見しよう。

Jonathan Lin, Frank Barrows, Francesco Caravelli

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メソスケールおよびナノスケール物理学メモリスティブデバイスと行列の反転における役割

メモリスティブ技術が行列の逆行列計算をどれだけ効率的に変えられるか発見しよう。

Jonathan Lin, Frank Barrows, Francesco Caravelli

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機械学習ランダムフーリエニューラルネットワークのトレーニングの進展

新しいアルゴリズムがランダムフーリエニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる。

Owen Davis, Gianluca Geraci, Mohammad Motamed

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最適化と制御ニューラルネットワークで形状を最適化する

ニューラルネットワークを使った形状最適化の新しいアプローチが、性能と効率を向上させる。

Amaury Bélières--Frendo, Emmanuel Franck, Victor Michel-Dansac

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機械学習FADAS: フェデレーテッドラーニングの新しいアプローチ

FADASは、データプライバシーを守りつつ、非同期のクライアントアップデートを可能にすることでフェデレーテッドラーニングを改善する。

Yujia Wang, Shiqiang Wang, Songtao Lu

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計算機科学における論理パラコンシステント論理:アブダクション推論への新しい視点

この記事では、パラコンシステント論理が複雑な状況での帰納推論をどう改善するかを探ります。

Meghyn Bienvenu, Katsumi Inoue, Daniil Kozhemiachenko

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高エネルギー物理学-理論量子物理における新しい絡み合いの測定方法

研究者たちは量子システムにおけるエンタングルメントエントロピーの新しい測定方法を探っている。

Pawel Caputa, Souradeep Purkayastha, Abhigyan Saha

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