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「physics.app-ph」カテゴリーアーカイブ
Gemini & Physical World: Large Language Models Can Estimate the Intensity of Earthquake Shaking from Multi-Modal Social Media Posts
要約 この論文では、マルチモーダルなソーシャル メディア投稿などの型破りな情報源 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.app-ph, physics.geo-ph
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Predicting ptychography probe positions using single-shot phase retrieval neural network
要約 タイコグラフィーは、材料科学、生物学、ナノテクノロジーなどのさまざまな分野 … 続きを読む
カテゴリー: 94A08, cs.AI, cs.CV, I.4.0, physics.app-ph, physics.data-an
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Measurement-driven neural-network training for integrated magnetic tunnel junction arrays
要約 より複雑なアプリケーションをサポートするために必要なニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.ET, cs.LG, cs.NE, physics.app-ph
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A review on data-driven constitutive laws for solids
要約 この総説では、固体の経路非依存および経路依存応答を記述する構成則を発見、符 … 続きを読む
カテゴリー: (Primary), cs.CE, cs.LG, physics.app-ph
A review on data-driven constitutive laws for solids はコメントを受け付けていません
Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures
要約 従来のシミュレーションでは膨大な計算コストがかかるため、構造メタモデリング … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph
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Training all-mechanical neural networks for task learning through in situ backpropagation
要約 最近の進歩により、物理ニューラル ネットワークが、より高速でエネルギー効率 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph
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PINN surrogate of Li-ion battery models for parameter inference. Part I: Implementation and multi-fidelity hierarchies for the single-particle model
要約 リチウムイオン電池の経年変化を考慮したエネルギー貯蔵需要を計画および最適化 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph
PINN surrogate of Li-ion battery models for parameter inference. Part I: Implementation and multi-fidelity hierarchies for the single-particle model はコメントを受け付けていません
PINN surrogate of Li-ion battery models for parameter inference. Part II: Regularization and application of the pseudo-2D model
要約 ベイジアン パラメーター推論は、リチウムイオン電池の診断を改善するのに役立 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph
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Efficient Combinatorial Optimization via Heat Diffusion
要約 組み合わせ最適化問題は広く普及していますが、その離散的な性質により本質的に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.CO, physics.app-ph, stat.ML
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Efficient Combinatorial Optimization via Heat Diffusion
要約 組み合わせ最適化問題は広く普及していますが、その離散的な性質により本質的に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.CO, physics.app-ph, stat.ML
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