ニューロネットが共形場や相転移を理解する上での役割を探る。
James Halverson, Joydeep Naskar, Jiahua Tian
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ハイパーフォーマリズムとそれが論理システムや推論に与える影響を調べる。
Shay Allen Logan, Blane Worley
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確率的な結果を持つ並行プログラムを分析するためのフレームワーク。
Renato Neves
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モデル理論が数学的構造や関係に与える影響の概要。
Akash Hossain
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進化アルゴリズムが量子誤り訂正コードの最適化にどんな役割を果たすかについて学ぼう。
Mark Webster, Dan Browne
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この研究は、LLMが注意パターンを通じて学習をどう適応させるかを明らかにしている。
Yang Zhao, Li Du, Xiao Ding
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SCOMatchは、OSSLにおいてラベル付きデータとラベルなしデータの両方からの学習を改善する。
Zerun Wang, Liuyu Xiang, Lang Huang
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この記事では、量子情報をデコヒーレンス効果から守る方法について話しています。
Gayatri Singh, Akshay Gaikwad, Arvind
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研究がコーエンの定理を拡張して、ブール関数におけるスペクトルノルムの近似を行う。
Tsun-Ming Cheung, Hamed Hatami, Rosie Zhao
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非滑らかで非凸関数の最適化の難しさやローカルアルゴリズムの制限について探る。
Guy Kornowski, Swati Padmanabhan, Ohad Shamir
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命題等式が型理論で果たす役割とその影響を考察する。
Andrea Laretto, Fosco Loregian, Niccolò Veltri
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ブラウン運動がいろんな分野のシミュレーションにどう影響するかを見てみよう。
James Foster
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MSO論理を使った、より速い文字列クエリ評価の新しい方法。
Pierre Bourhis, Florent Capelli, Stefan Mengel
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新しい方法がノイズの多い医療データの画像再構築を改善する。
Xiongwen Ke, Yanan Fan, Qingping Zhou
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確率過程をよりよく理解するために、自由に細かく分割できる行列を紹介します。
Priyanka Joshi, Helena Šmigoc
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加重歩行の概要とそれがさまざまな分野に与える影響。
Pierre Bonnet, Charlotte Hardouin
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正則木の点の配置を調べることで、いろんな科学分野での理解が深まるよ。
Mattias Byléhn
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新しい方法が複雑なシミュレーションでの解の転送精度を向上させる。
Logan Larose, Jude T. Anderson, David M. Williams
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数学的証明と幾何学的空間の関係を調べる。
Davide Barbarossa
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モデルのパラメータが長距離タスクのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。
Ingvar Ziemann, Nikolai Matni, George J. Pappas
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新しいアプローチで、別のOODデータなしに多様なモデルグループのトレーニングが効率よく改善される。
Alexander Rubinstein, Luca Scimeca, Damien Teney
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最小全域木についての見方と、さまざまな分野における重要性。
Afrouz Jabal Ameli, Faezeh Motiei, Morteza Saghafian
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制御理論を使って、分散最適化問題を解くためのもっと早いアプローチを紹介するよ。
Yeming Xu, Ziyuan Guo, Kaihong Lu
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バクスター置換をより効率的なスペースで表現する新しい方法を見つけよう。
Sankardeep Chakraborty, Seungbum Jo, Geunho Kim
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コーディング理論における重みの理解に新しいアプローチ。
Jessica Bariffi, Giulia Cavicchioni, Violetta Weger
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機械学習モデルは、イオン照射に対する分子の反応の予測を改善する。
Ethan P. Shapera, Cheng-Wei Lee
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新しい方法が、ノイズの影響を受ける逆問題のパラメータ推定を改善する。
El Houcine Bergou, Neil K. Chada, Youssef Diouane
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新しいアルゴリズムがスパース関連の問題を解決する効率を向上させる。
Fatih Selim Aktas, Mustafa Celebi Pinar
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新しい方法がロボットの物を積んだり並べたりする能力を効果的に向上させる。
Luzhe Sun, Takuma Yoneda, Samuel W. Wheeler
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プログラムのループがちゃんと終了するかチェックするツールの改善。
Shaowei Zhu, Zachary Kincaid
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不確実なグラフとその中心性を分析する新しい方法。
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離散ガウス分布とそのさまざまな分野での応用について。
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BEATSはLLMが数学の問題を明確かつ正確に解く能力を高めるよ。
Linzhuang Sun, Hao Liang, Jingxuan Wei
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量子アルゴリズムがオラクル問題を効率的に扱う方法の概要。
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さまざまな分野におけるランダムツリーの構造と重要性を探る。
Arthur Blanc-Renaudie, Emmanuel Kammerer
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グレブナー基を使って代数集合を等次元の部分に分解する新しい方法。
Rafael Mohr
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PocketFlowは、タンパク質-リガンド相互作用の知識を使ってタンパク質ポケットのデザインを強化する。
Zaixi Zhang, Marinka Zitnik, Qi Liu
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グラフ同型の新しいアプローチが複雑な問題に光を当ててる。
Sebastian Meyer, Jakub Opršal
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大規模言語モデルのトレーニングにおけるデータ管理を改善する方法。
Hao Liang, Keshi Zhao, Yajie Yang
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色多項式の概要とグラフ理論におけるその重要性。
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