サインイン
インサイト - Wissenschaftliche Forschung
DynAMO: Multi-agent reinforcement learning for dynamic anticipatory mesh optimization
Antizipative Mesh-Optimierung durch Multi-Agenten-Verstärkungslernen verbessert Effizienz und Genauigkeit.
Behandeln Sie verschiedene Negative unterschiedlich: Bereicherung von Verlustfunktionen mit Bereichs- und Wertebereichsbeschränkungen für die Linkvorhersage
Negative Tripel sollten basierend auf ihrer semantischen Gültigkeit unterschiedlich behandelt werden, um die Leistung von Wissensgrapheneinbettungsmodellen zu verbessern.
Eine Methode für virtuelle Elemente für nicht-newtonsche Flüssigkeitsströmungen
Entwicklung und Analyse einer Virtual Element-Diskretisierung für nicht-newtonsche, inkompressible Flüssigkeiten.
Empfehlung verpasster Zitate von Gutachtern identifiziert: Eine neue Aufgabe, Datensatz und Baselines
Verbessern der Zitationsqualität durch Identifizierung verpasster Zitate von Gutachtern.
Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning: A Comprehensive Review
Negative Sampling ist ein entscheidender Aspekt des Wissensgraphen-Repräsentationslernens, der die Qualität der erlernten Einbettungen wesentlich beeinflusst.
Analyse von Multi-Dokumenten Informationskonsolidierung für wissenschaftliche Sentiment-Zusammenfassung
Wissenschaftliche Sentiment-Zusammenfassung durch Multi-Dokumenten Konsolidierung verbessern.