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「physics.data-an」カテゴリーアーカイブ
Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space
要約 我々は、深い生成サロゲートモデルを使用したブラックボックスシミュレータの勾 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.data-an, stat.ML
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Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics
要約 素粒子物理実験から科学的理解を引き出すには、高精度かつ優れたデータ効率で多 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ph, physics.data-an, stat.ML
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Efficient Materials Informatics between Rockets and Electrons
要約 計算科学研究の真の力は、通常、それが何を達成するか、あるいは何を他者に達成 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.DB, G.4, physics.data-an
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Developing a Novel Image Marker to Predict the Clinical Outcome of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients
要約 目的 ネオアジュバント化学療法（NACT）は、進行期卵巣癌患者に対する治療 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.data-an, physics.med-ph
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DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust
要約 大気中には何百万トンもの鉱物粉塵が浮遊しており、天候や気候と相互作用します … 続きを読む
カテゴリー: 86-06(Primary), 86A10(Secondary), cs.AI, I.2.1, physics.ao-ph, physics.data-an, physics.geo-ph
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Generative Diffusion Models for Fast Simulations of Particle Collisions at CERN
要約 高エネルギー物理学シミュレーションは、CERN の大型ハドロン衝突型加速器 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, hep-ex, physics.data-an
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Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows
要約 ルールベースのシミュレーションに代わる、計算効率の高い生成的サロゲートモデ … 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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Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at Large Guidance Scale
要約 拡散確率モデル（DDPM：Diffusion Probabilistic … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, physics.data-an
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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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Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics
要約 素粒子物理実験から科学的理解を引き出すには、高精度かつ優れたデータ効率で多 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ph, physics.data-an, stat.ML
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