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HomoGenius: 利用神经算子快速预测有效力学性能的均质化基础模型
基于操作符学习的数值均匀化模型 HomoGenius，可快速提供任意几何、材料和分辨率的均匀化结果，比传统数值均匀化方法效率提高了 80 倍，且具有高精度、超高效和学习能力。
PDF4 months ago
EMNLP定义一个新的 NLP 游乐场
该论文旨在通过提出 20 多个研究方向，涵盖理论分析、新问题、学习范式和跨学科应用，来定义一个新的自然语言处理（NLP）研究领域。
PDF8 months ago
基于深度学习的钛涂覆镍丝 4D 时空 X 射线微 CT 多孔性语义分割
使用卷积神经网络对钛涂覆的镍线中 Kirkendall 气孔的体积分数进行了测量，预测了不同类型的气孔在均质化过程中的体积分数变化并通过分割模型对其进行了语义分割。
PDFa year ago
基础模型简介：历史、社会和技术焦点
本文介绍了基础模型，深度学习中通过模型大小和训练数据广度和大小的扩展可以对未来的 AI 开发造成破坏。基础模型在各种任务领域（如自然语言处理和计算机视觉）中实现了最先进的性能，并且通过进一步的改进常常得到更好的表现。此外，模型的单一化可能会
PDF2 years ago
深度放松：用偏微分方程优化深度神经网络
通过与非线性偏微分方程的连接，将统计物理中的松弛技术重新解释为粘性哈密尔顿 - 雅各比偏微分方程的解，并利用随机控制理论证明改进的算法表现比随机梯度下降更好，在数学上分析了该算法的应用及众所周知的偏微分方程的规则性结果，并推导出实现算法中的
PDF7 years ago
有限结构的非均质化类
本研究讨论了有限结构的同构化问题及其在组合数学，计算机科学等领域的应用，并通过研究局部一致线性方程系统和具有 treewidth 为 2 的结构定义类的同态不可解性，说明了这两类结构无法被同构化。
PDF8 years ago