アモルファス材料は、光学やエレクトロニクスの進歩にユニークな特性を提供するよ。
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最近の研究では、測定が量子状態や技術にどのように影響するかが示されている。
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学習がどのように連想プロセスを通じて起こるか、そしてその数学的表現を探る。
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新しい方法で、機械学習を使って量子の動作を正確にコントロールできるようになった。
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研究はコネクトームを通じて脳のネットワークや機能についての洞察を明らかにしている。
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新しい理論がポリディスパースガラス材料の挙動に光を当てている。
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新しいアルゴリズムが相関ネットワークのグラフ整合性の速度と精度を向上させる。
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都市ネットワークにおける整数交通流の課題に取り組むアルゴリズムに関する研究。
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トランスフォーマーにおける文脈内学習に影響を与える要因を明らかにする研究。
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多体局在化が量子物理学の伝統的な熱化の概念にどんな挑戦をしているかを発見しよう。
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生成拡散モデルの詳細とそれぞれのユニークなプロセスについて。
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研究者たちは、独特な特性を明らかにするために、非エルミート希薄帯状ランダム行列を研究している。
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乱れた材料と光の相互作用を調べ、その影響について。
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DNNと構造ガラスの類似点を調査中。
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NISQデバイスの量子チャンネルの理解を深めるために機械学習を使うこと。
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単純調和振動子をモデル化するトランスフォーマーの能力に関する研究。
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研究は、量子システムの混沌とした振る舞いを管理するための制御方法を探っている。
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測定と安定器ジオメトリを通して量子回路のダイナミクスを調査する。
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研究者たちは神経ネットワークを簡素化して、記憶や意思決定に関する重要な洞察を明らかにしている。
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イジングモデルにおける量子カオスに対するランダムネスの影響を調べる。
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この論文はマルチインデックスモデルとデータから学ぶ際の役割を分析している。
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トポロジーを通じてキラル材料を調べると、その挙動や特性についての洞察が得られるよ。
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イジングマシンは、エネルギーをあまり使わずに複雑な問題を効率的に解決することを目指してるんだ。
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トランスフォーマーモデルがサイズや複雑さでどう改善されるかを調べる。
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研究は、固有値を用いたランダム特徴リッジ回帰の一般化とパフォーマンスを分析している。
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非微分可能な活性化関数を使ってニューラルネットワークのトレーニングを改善する研究。
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この記事では、深層ニューラルネットワークが次のトークンの予測を通じて言語を学ぶ方法について話してるよ。
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この記事では、ニューロンモデルが複雑な脳の活動を分析するのにどう役立つかについて話してるよ。
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この研究は、階段状の量子システムにおいて、乱れが粒子の局在にどのように影響するかを探ってるよ。
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この研究は、乱れた材料が圧力下でどう振る舞うかを明らかにしている。
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高エントロピー酸化物における短距離秩序と局所的歪みの探求。
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この研究は、ランダムな正則グラフ上の外部全体主義セルオートマトンにおける安定な構成を調査している。
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研究によると、電場が準結晶や量子ホール効果システムの物質特性をどのように変えるかがわかった。
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この記事では、欠陥がグラフェンのユニークな特性や潜在的な応用にどのように影響するかを探ります。
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リーマン予想を証明しようとした重要な試みの探求。
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SPIMの中身と最適化問題での可能性を探る。
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混ぜ方が人同士の協力をどう高めるかを調べてる。
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この記事では、機械学習モデルのトレーニング中にバイアスがどのように発生するかを探っているよ。
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この研究は準結晶とそのさまざまな条件下での挙動を調べてるよ。
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研究によると、非線形性が乱れた環境での波のローカリゼーションにどんな影響を与えるかがわかるんだ。
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温度設定が言語モデルのテキスト生成にどう影響するかを探ってみよう。
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