攻撃に対してより強力な機械学習モデルを作るための敵対的トレーニングを調べてる。
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ホップフィールドネットワークが記憶プロセスをどう真似るかを探る。
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この研究は、不純物が複雑な環境でどのように動き、相互作用するかを調べてるよ。
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ラルフ・ケンナの相転移と臨界現象への影響を称える。
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冷却中のガラスの挙動の謎に深く迫る。
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研究がスピン鎖と乱れた環境における熱的なアバランチのダイナミクスを明らかにした。
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研究は、MoTiNフィルムのユニークな電気的性質を使って3D超伝導体におけるQGSを探る。
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材料における乱れとトポロジー特性の相互作用を探る。
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複雑なシステムにおける老化と運転の相互作用を探る。
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ガラスがストレスにさらされたときにどのように変形して壊れるかを調べている。
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アモルファス量子磁石のユニークな特性とその応用の可能性を探ろう。
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研究が、さまざまなデータモデルにおける単層GCNのパフォーマンスに影響を与える要因を明らかにした。
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研究が四次元イジングモデルを使って相転移についての光を当てている。
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新しいSWAP法でスピンガラスの理解が進んだ、リラクゼーションダイナミクスが強化されたおかげで。
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新しい方法で、生成モデルと限られたデータを使って物体検出を強化する。
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指向シンプレクティック複体が複雑な相互作用をどのように明らかにするかを探る。
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この研究は、共鳴カウントを小さな量子システムの測定可能な物理量に結びつけている。
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マトリックスノイズ除去がいろんな分野でデータ品質をどう向上させるか学ぼう。
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メモリスタは、ストレージと処理を1つのデバイスにまとめて、未来のテクノロジーを形作る。
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新しい研究が、 Disorder が音響結晶の音の挙動にどんな影響を与えるかを明らかにしたよ。
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液体の動きやガラス転移に対する力の影響についての研究。
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研究がアクティブフォースが結晶やガラスのダイナミクスにどう影響するかを明らかにしている。
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種がどのように相互作用し、エコシステムを形作るかを探ろう。
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超流体-絶縁体遷移近くの不秩序系における振幅モードの研究。
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新しいトレーニング方法で分子動力学シミュレーションの安定性と精度が向上した。
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パターン認識とメモリストレージのためのホップフィールドネットワークについての考察。
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メモリスティブデバイスは、データストレージや計算の理解を変えてるね。
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新しいモデルは周波数ドメイン技術を使って画像生成の効率を改善するよ。
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非エルミートモデルに関する研究が、モビリティエッジについての新しい洞察を明らかにした。
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研究が脳信号を分析する新しい方法とその健康への影響を明らかにした。
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研究は、非接続性グラフがイジングマシンの最適化における強みと課題を明らかにすることを強調している。
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材料における静的および進化する秩序が波の動きに与える影響を調べる。
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量子システムにおけるアンダーソン局在に対する次元の影響を探る。
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さまざまなシステムにおけるジャミングが材料に与える影響を見てみよう。
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信号の動きがトランスフォーマーのパフォーマンスやトレーニングにどう影響するかを探ろう。
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位相復元における勾配降下法とその最適化の課題を調べる。
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この研究では、量子化学における基底状態計算を向上させるためにNNBFを紹介してるよ。
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OLRGは、複雑な量子システムをよりよくシミュレーションするための新しいアプローチを提供しています。
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材料の表面エネルギーを予測するための普遍的MLIPの分析。
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同期オシレーターがノイズにどう反応して、システムの安定性にどう影響するかを探る。
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量子スピンガラスの複雑な世界とその影響を探る。
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