-
最近の投稿
- Online Adaptation of Terrain-Aware Dynamics for Planning in Unstructured Environments
- ‘Don’t Do That!’: Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation
- SGN-CIRL: Scene Graph-based Navigation with Curriculum, Imitation, and Reinforcement Learning
- Olfactory Inertial Odometry: Sensor Calibration and Drift Compensation
- Chronoamperometry with Room-Temperature Ionic Liquids: Sub-Second Inference Techniques
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39257) cs.CL (29715) cs.CV (44646) cs.HC (2989) cs.LG (44171) cs.RO (23444) cs.SY (3577) eess.IV (5131) eess.SY (3569) stat.ML (5743)
「cond-mat.mes-hall」カテゴリーアーカイブ
Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements
要約 物理科学では、画像データの堅牢な特徴表現の必要性が高まっています。2 次元 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.CV, cs.LG
Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements はコメントを受け付けていません
Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements
要約 物理科学では、画像データの堅牢な特徴表現の必要性が高まっています。2 次元 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.CV, cs.LG
Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements はコメントを受け付けていません
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a language diffusion model
要約 自然は進化を通じて、メカノバイオロジーにおいて重要な役割を果たす優れた機械 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.LG, q-bio.BM
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a language diffusion model はコメントを受け付けていません
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model
要約 自然は進化を通じて、メカノバイオロジーにおいて重要な役割を果たす優れた機械 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.LG, q-bio.BM
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model はコメントを受け付けていません
Deep Kernel Methods Learn Better: From Cards to Process Optimization
要約 深層学習手法が分類タスクと回帰タスクを実行できるかどうかは、高次元のデータ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Deep Kernel Methods Learn Better: From Cards to Process Optimization はコメントを受け付けていません
Thermodynamic Computing via Autonomous Quantum Thermal Machines
要約 私たちは、自律的な量子熱マシンに基づいた古典計算のための物理ベースのモデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, quant-ph
Thermodynamic Computing via Autonomous Quantum Thermal Machines はコメントを受け付けていません
Identifying Pauli spin blockade using deep learning
要約 パウリスピンブロッケード（PSB）は、高温でもスピン量子ビットの初期化と読 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, quant-ph
Identifying Pauli spin blockade using deep learning はコメントを受け付けていません
Identifying Pauli spin blockade using deep learning
要約 パウリスピンブロッケード（PSB）は、高温でもスピン量子ビットの初期化と読 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, quant-ph
Identifying Pauli spin blockade using deep learning はコメントを受け付けていません
Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of InAs/GaAs Quantum Dots
要約 自己組織化 InAs/GaAs 量子ドット (QD) は、QD レーザーや … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, eess.IV
Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of InAs/GaAs Quantum Dots はコメントを受け付けていません
Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of InAs/GaAs Quantum Dots
要約 自己組織化 InAs/GaAs 量子ドット (QD) は、QD レーザーや … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, eess.IV
Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of InAs/GaAs Quantum Dots はコメントを受け付けていません