-
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)
「physics.app-ph」カテゴリーアーカイブ
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
Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures はコメントを受け付けていません
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
Training all-mechanical neural networks for task learning through in situ backpropagation 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 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
PINN surrogate of Li-ion battery models for parameter inference. Part II: Regularization and application of the pseudo-2D model はコメントを受け付けていません
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
Efficient Combinatorial Optimization via Heat Diffusion はコメントを受け付けていません
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
Efficient Combinatorial Optimization via Heat Diffusion はコメントを受け付けていません
HiRA-Pro: High resolution alignment of multimodal spatio-temporal data: a process physics driven approach
要約 我々は、製造機械など、多様な過渡的で非線形の確率的ダイナミクスを示す現実世 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph, physics.data-an
HiRA-Pro: High resolution alignment of multimodal spatio-temporal data: a process physics driven approach 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 従来の数値シミュレーションには多大な計算コストがかかるため、構造メタモデリ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph
Physics-Informed Machine Learning for Seismic Response Prediction OF Nonlinear Steel Moment Resisting Frame Structures はコメントを受け付けていません
Accelerating materials discovery for polymer solar cells: Data-driven insights enabled by natural language processing
要約 文献からポリマー太陽電池の特性データを抽出し、さまざまなアクティブ ラーニ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, physics.app-ph
Accelerating materials discovery for polymer solar cells: Data-driven insights enabled by natural language processing はコメントを受け付けていません