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Renormalized Graph Representations for Node Classification
要約 グラフニューラルネットワーク特定の解像度スケールで表されるグラフの情報を処 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.data-an
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Noise2Ghost: Self-supervised deep convolutional reconstruction for ghost imaging
要約 私たちは、監視されていない方法の中で騒々しい獲得のために比類のない再構築パ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.data-an
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The AI Cosmologist I: An Agentic System for Automated Data Analysis
要約 AIコスモロジストは、宇宙論的／天文学的データ解析と機械学習研究のワークフ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.CO, astro-ph.GA, astro-ph.IM, cs.AI, physics.data-an
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Physics-informed 4D X-ray image reconstruction from ultra-sparse spatiotemporal data
要約 現代のX線源が提供する前例のないX線束密度は、高速で動的なプロセスのX線イ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, eess.IV, physics.data-an
Physics-informed 4D X-ray image reconstruction from ultra-sparse spatiotemporal data はコメントを受け付けていません
Stochastic Inference of Plate Bending from Heterogeneous Data: Physics-informed Gaussian Processes via Kirchhoff-Love Theory
要約 機械学習の進歩と豊富な構造モニタリングデータにより、機械モデルと確率モデル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.data-an
Stochastic Inference of Plate Bending from Heterogeneous Data: Physics-informed Gaussian Processes via Kirchhoff-Love Theory はコメントを受け付けていません
Data-Driven Extreme Response Estimation
要約 この論文では、極端な船舶応答イベントを迅速に推定する方法が開発されています … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.data-an
Data-Driven Extreme Response Estimation はコメントを受け付けていません
Fine-tuning machine-learned particle-flow reconstruction for new detector geometries in future colliders
要約 We demonstrate transfer learning capa … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det
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L$^2$M: Mutual Information Scaling Law for Long-Context Language Modeling
要約 私たちは、長距離依存関係を支配する自然言語で法律をスケーリングする二部の相 … 続きを読む
Scintillation pulse characterization with spectrum-inspired temporal neural networks: case studies on particle detector signals
要約 シンチレータを用いた粒子検出器は、高エネルギー物理学や宇宙素粒子物理学の実 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.data-an, physics.ins-det
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Supporting the development of Machine Learning for fundamental science in a federated Cloud with the AI_INFN platform
要約 Machine Learning（ML）は、科学者がデータ集約型ソフトウェ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.DC, physics.data-an
Supporting the development of Machine Learning for fundamental science in a federated Cloud with the AI_INFN platform はコメントを受け付けていません