Antizipative Mesh-Optimierung durch Multi-Agenten-Verstärkungslernen verbessert Effizienz und Genauigkeit.
Negative Tripel sollten basierend auf ihrer semantischen Gültigkeit unterschiedlich behandelt werden, um die Leistung von Wissensgrapheneinbettungsmodellen zu verbessern.
Entwicklung und Analyse einer Virtual Element-Diskretisierung für nicht-newtonsche, inkompressible Flüssigkeiten.
Verbessern der Zitationsqualität durch Identifizierung verpasster Zitate von Gutachtern.
Negative Sampling ist ein entscheidender Aspekt des Wissensgraphen-Repräsentationslernens, der die Qualität der erlernten Einbettungen wesentlich beeinflusst.
Wissenschaftliche Sentiment-Zusammenfassung durch Multi-Dokumenten Konsolidierung verbessern.