Zobrazeno 1 - 10
of 20 494
pro vyhledávání: '"Andráš P"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We study the problem of partitioning the edge set of a graph into bipartite subgraphs under certain constraints defined by forbidden subgraphs. These constraints lead to both classical, such as partitioning into independent matchings and complete bip
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.12664
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Recent advances in the engineering of diamond surface make it possible to stabilize the charge state of 7-30 nanometers deep nitrogen-vacancy (NV) quantum sensors in diamond and to principally remove the charge noise at the surface. However, it is st
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2501.00180
Autor:
Nyáry, Anna, Balogh, Zoltán, Sánta, Botond, Lázár, György, Olalla, Nadia Jimenez, Leuthold, Juerg, Csontos, Miklós, Halbritter, András
Reproducibility, endurance, driftless data retention, and fine resolution of the programmable conductance weights are key technological requirements against memristive artificial synapses in neural network applications. However, the inherent fluctuat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.16080