トランスフォーマーがどうやって文脈から学ぶのか、再訓練なしで調べる。
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最先端の科学をわかりやすく解説
トランスフォーマーがどうやって文脈から学ぶのか、再訓練なしで調べる。
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新しい研究によると、カーボンナノスクロールは磁気の影響下で電気伝導率を大幅に向上させることができるんだって。
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この記事では、高エントロピー金属ガラスにおけるせん断弾性率と体積緩和について調べてるよ。
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研究が、SmCo-1:7 磁石の強制力に影響を与える主要な要因を明らかにした。
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DULQAは経験から学んで、問題解決を良くしてチャレンジに適応するんだ。
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この記事では、乱れがチェルン-ホップ擬似絶縁体の挙動にどのように影響するかについて話してるよ。
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デコヒーレンスが量子システムとその対称性にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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バイナリ対称パーセプトロンの複雑さを深く掘り下げる。
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カオティックイジングマシンは、複雑な問題解決のためにユニークな計算方法を組み合わせてるよ。
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物理システムにおける驚くべき秩序の挙動、特にロシェル塩を探る。
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神経形態コンピューティングが人間の脳の機能をどのように模倣するかを探る。
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Quantum ESPRESSOを使った研究は、分子レベルでの材料の挙動を明らかにする。
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フィジカルニューラルネットワークの可能性を探って、計算効率を変革しよう。
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研究がキャビティ内の光の相互作用を通じて新しい材料の挙動を明らかにした。
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トレーニング中のニューラルネットワークとスピンモデルの関係を探る。
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研究によると、ミンバ効果を通じて、多体系局在化システムにおけるユニークな対称性の回復が明らかになった。
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リュードバーグ原子の研究は、量子システムと乱雑なダイナミクスに関する洞察を明らかにしている。
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折りたたまれたシートとその材料科学における驚くべき挙動の調査。
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生物細胞の配置に基づいたハイパーユニフォーム材料の設計に関する新しい手法。
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この記事では、駆動システムのユニークな特徴とその位相的特性について考察するよ。
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粒子の配置や相互作用に基づく遷移を明らかにする量子システムの研究。
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脳の配線が行動や認知プロセスにどう影響するかの概要。
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ノイズが量子の振る舞いや量子ゼノ効果にどう影響するかを調べる。
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研究によると、障害が特別な材料のユニークな電気特性にどのように影響するかがわかった。
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同位体の乱れは材料中の電子の動きに大きく影響し、ユニークな散乱挙動を引き起こす。
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量子力学におけるランダムネスの役割と、それが情報処理に与える影響を調べる。
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量子システムにおけるランダム電場が粒子の動きにどう影響するかを調べる。
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物理がどうやって神経ネットワークや脳の働きを理解するのに役立つかを見てみよう。
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成長やストレスの変化に対する粒状材料の反応を探る。
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詰まった固体の挙動とガラス転移についての見解。
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場所細胞は動物が環境をナビゲートしたり覚えたりするのを助ける。
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無秩序な材料が異なる条件下でどう振る舞うかを見てみる。
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量子力学における深い熱化の重要な側面を探る。
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スピンガラスの複雑さとそのエネルギー風景を探る。
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幾何的フラストレーションを持つ磁石の複雑な振る舞いを探る。
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NMRNetは、ディープラーニング技術を使って化学シフトの予測精度を向上させる。
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この研究は、AIモデルがイジングモデルデータからどうやって学ぶかを調べてるよ。
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研究は超伝導の研究と機械学習を組み合わせて新しい洞察を得ている。
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新しいセンサーのデザインで地震波からのデータ収集が強化された。
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この研究は、材料の偏光を分析するための幾何学的バインダーキュムラントを調べてるよ。
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