月別アーカイブ: 2023年9月

Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural Networks with Adaptive Learning Strategy

要約 この研究では、新しい物理情報ニューラル ネットワーク (PINN) アプロ … 続きを読む

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Domain Generalization with Fourier Transform and Soft Thresholding

要約 ドメインの一般化は、複数のソース ドメインでモデルをトレーニングし、目に見 … 続きを読む

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Error Reduction from Stacked Regressions

要約 スタッキング回帰は、異なる回帰推定量の線形結合を形成して予測精度を高めるア … 続きを読む

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Deep Reinforcement Learning for the Joint Control of Traffic Light Signaling and Vehicle Speed Advice

要約 密集した都市中心部での交通渋滞は、経済的および環境的負荷をもたらします。 … 続きを読む

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Learning to Generate Lumped Hydrological Models

要約 集中水文モデル構造では、集水域の水文機能はわずかなパラメーターによって特徴 … 続きを読む

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Finite Expression Methods for Discovering Physical Laws from Data

要約 非線形ダイナミクスは、科学および工学分野で観察される普及した現象です。 た … 続きを読む

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Physics-informed PointNet: On how many irregular geometries can it solve an inverse problem simultaneously? Application to linear elasticity

要約 通常の物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) は、まばらな … 続きを読む

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Learning Nonparametric High-Dimensional Generative Models: The Empirical-Beta-Copula Autoencoder

要約 オートエンコーダーの潜在空間からサンプリングし、その潜在空間サンプルを元の … 続きを読む

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Distilling HuBERT with LSTMs via Decoupled Knowledge Distillation

要約 自己教師ありモデルの知識を圧縮するタスクには、多くの研究努力が注がれていま … 続きを読む

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Graph topological property recovery with heat and wave dynamics-based features on graphsD

要約 この論文では、グラフ微分方程式ネットワーク (GDeNet) を提案します … 続きを読む

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