Dynamique laxiste
Une nouvelle approche est proposée pour caractériser la dynamique des systèmes intégrables à N corps perturbés. Focus sur le cas paradigmatique de la chaîne Toda sous perturbations hamiltoniennes non intégrables, this study introduces a method based the time evolution of the Lax eigenvalues $\lambda_\alpha$ as...
ÉchelleGNN: Vers des réseaux de neurones graphiques évolutifs via un ordre élevé adaptatif Fusion de fonctionnalités voisines
Réseaux de neurones graphiques (GNN) ont démontré de solides performances dans diverses tâches basées sur des graphiques en capturant efficacement les informations relationnelles entre les nœuds. Ces modèles s'appuient sur la transmission itérative de messages pour propager les fonctionnalités des nœuds., permettre aux nœuds de regrouper les informations de leurs voisins. Des recherches récentes ont significativement...
Améliorer la robustesse et l'efficacité de la formation de l'apprentissage automatique potentiels en incorporant des potentiels empiriques à courte portée
Champs de force de l'apprentissage automatique (MLFF) sont des outils puissants pour la modélisation des matériaux, mais leurs performances sont souvent limitées par la qualité des ensembles de données d'entraînement, en particulier le manque de configurations d'événements rares. Cette limitation compromet leur précision et leur robustesse dans les simulations de dynamique moléculaire à long terme et à grande échelle....
FluxRL: Évolutif, Hétérogène, et Elastic RL pour les LLM avec Génération de flux désagrégés
Apprentissage par renforcement (R.L.) est devenue la technique post-formation de base pour les grands modèles de langage (LLM). RL pour les LLM comprend deux étapes: génération et formation. Le LLM génère d'abord des échantillons en ligne, qui sont ensuite utilisés pour obtenir des récompenses pour la formation. Le point de vue conventionnel est valable..
Analyse comparative de la reproductibilité de la segmentation de l'IRM cérébrale Scanners et temps
Une morphométrie cérébrale précise et reproductible issue de l'IRM structurelle est essentielle pour surveiller les changements neuroanatomiques au fil du temps et dans tous les domaines d'imagerie. Bien que le deep learning ait accéléré les workflows de segmentation, les limites de variabilité et de reproductibilité induites par le scanner demeurent, en particulier dans les contextes longitudinaux et multi-sites. Dans cette étude, nous...
Analyse génomique du signal brut en temps réel à l'aide d'un memristor entièrement intégré matériel
Les progrès du séquençage de troisième génération ont permis un séquençage génomique portable et en temps réel, mais le traitement des données en temps réel reste un goulot d'étranglement, entraver l’analyse génomique sur site en raison de coûts de temps et d’énergie prohibitifs. Ces technologies génèrent une quantité massive de signaux analogiques bruyants qui nécessitent traditionnellement....
Courbes modulaires intermédiaires avec une infinité de points quartiques
Pour chaque groupe $\{\pm1\}\subseteq \Delta\subseteq (\mathbb Z/N\mathbb Z)^\times$, there exists an intermediate modular curve $X_\Delta(N)$. In this paper we determine all curves $X_\Delta(N)$ avec une infinité de points de degré $4$ over $\mathbb Q$. Pour faire ça, nous avons développé une méthode pour calculer...
Observations contradictoires dans les prévisions météorologiques
Systèmes basés sur l'IA, comme GenCast de Google, ont récemment redéfini l'état de l'art en matière de prévision météorologique, offrant des prévisions plus précises et plus rapides de la météo quotidienne et des événements extrêmes. Alors que ces systèmes sont sur le point de remplacer les méthodes météorologiques traditionnelles,...
Comprendre le rôle des covariables dans les reconstructions numériques de Collisions réelles entre véhicules et piétons
Lésions cérébrales traumatiques (TCC) constituent un problème de santé publique mondial urgent, impactant des dizaines de millions de personnes chaque année. Usagers de la route vulnérables (VRU), comme les piétons, sont largement surreprésentés dans les statistiques mondiales sur les TBI. Évaluer l’efficacité des mesures de prévention des blessures, chercheurs...
Reconstruction du champ de contraintes fluides tridimensionnel via photoélasticité utilisant un codeur-décodeur convolutif basé sur la physique
La mesure des champs de contraintes dans les fluides et les matériaux mous est cruciale dans divers domaines tels que le génie mécanique, médecine, et bio-ingénierie. Cependant, les méthodes conventionnelles qui calculent les champs de contraintes à partir des champs de vitesses ont du mal à mesurer des fluides complexes où l'équation constitutive des contraintes est inconnue....