-
最近の投稿
- Cybernetic Marionette: Channeling Collective Agency Through a Wearable Robot in a Live Dancer-Robot Duet
- Leveraging LLMs for Mission Planning in Precision Agriculture
- Estimating the Joint Probability of Scenario Parameters with Gaussian Mixture Copula Models
- One For All: LLM-based Heterogeneous Mission Planning in Precision Agriculture
- Provable Sim-to-Real Transfer via Offline Domain Randomization
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39605) cs.CL (29980) cs.CV (44945) cs.HC (3015) cs.LG (44541) cs.RO (23689) cs.SY (3609) eess.IV (5149) eess.SY (3601) stat.ML (5787)
「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Coarse-Graining Hamiltonian Systems Using WSINDy
要約 Weak-form Sparse Identification of No … 続きを読む
Large Language Models
要約 人工知能は目覚ましい進歩を遂げており、その最良の例の 1 つは、OpenA … 続きを読む
Physics-Preserving AI-Accelerated Simulations of Plasma Turbulence
要約 流体、気体、プラズマの乱流は、実用的かつ根本的に重要な未解決の問題のままで … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
Physics-Preserving AI-Accelerated Simulations of Plasma Turbulence はコメントを受け付けていません
On Computational Entanglement and Its Interpretation in Adversarial Machine Learning
要約 機械学習における敵対的な例は、一見目立たない入力摂動でモデルを欺き、重大な … 続きを読む
カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, physics.comp-ph
On Computational Entanglement and Its Interpretation in Adversarial Machine Learning はコメントを受け付けていません
Metalearning generalizable dynamics from trajectories
要約 我々は、物理パラメータが異なる複数の力学システムの軌跡から一般化可能な（つ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
Metalearning generalizable dynamics from trajectories はコメントを受け付けていません
From Hours to Seconds: Towards 100x Faster Quantitative Phase Imaging via Differentiable Microscopy
要約 メタボロミクスから組織病理学までの幅広い用途に対応する定量的位相顕微鏡 ( … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, eess.IV, physics.comp-ph, physics.optics
From Hours to Seconds: Towards 100x Faster Quantitative Phase Imaging via Differentiable Microscopy はコメントを受け付けていません
Turbulence in Focus: Benchmarking Scaling Behavior of 3D Volumetric Super-Resolution with BLASTNet 2.0 Data
要約 圧縮性乱流の解析は、推進、エネルギー生成、環境に関連するアプリケーションに … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
Turbulence in Focus: Benchmarking Scaling Behavior of 3D Volumetric Super-Resolution with BLASTNet 2.0 Data はコメントを受け付けていません
Physics-informed State-space Neural Networks for Transport Phenomena
要約 この研究では、自律システム、特に化学プラント、生物医学プラント、発電プラン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
Physics-informed State-space Neural Networks for Transport Phenomena はコメントを受け付けていません
Parallelizing non-linear sequential models over the sequence length
要約 リカレント ニューラル ネットワークやニューラル常微分方程式などの逐次モデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.DC, cs.LG, physics.comp-ph
Parallelizing non-linear sequential models over the sequence length はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural Networks with Adaptive Learning Strategy はコメントを受け付けていません