Zobrazeno 1 - 10
of 9 617
pro vyhledávání: '"Ghali, 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.
Recently, there has been a growing interest in leveraging Large Language Models for Verilog code generation. However, the current quality of the generated Verilog code remains suboptimal. This is largely due to the absence of well-defined, well-organ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.06947
Autor:
Michael G. Z. Ghali, George Zaki Ghali, Adriana Lima, Michael McDermott, Emma Glover, Stefanos Voglis, Jennifer Humphrey, Marton Skog Steinberger König, Henry Brem, Per Uhlén, Robert F. Spetzler, M. Gazi Yasargil, Journal of Integrative Neuroscience Editorial Office
Publikováno v:
Journal of Integrative Neuroscience, Vol 20, Iss 2, Pp 527-527 (2021)
No abstract present.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4b9516dbfb6d4ebe80748632433c98af
Retrieving and extracting knowledge from extensive research documents and large databases presents significant challenges for researchers, students, and professionals in today's information-rich era. Existing retrieval systems, which rely on general-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.09621
The evolution of industry has enabled the integration of physical and digital systems, facilitating the collection of extensive data on manufacturing processes. This integration provides a reliable solution for improving process quality and managing
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.04533
Autor:
Ghali, Mohammed-Khalil, Farrag, Abdelrahman, Sakai, Hajar, Baz, Hicham El, Jin, Yu, Lam, Sarah
In the rapidly evolving field of healthcare and beyond, the integration of generative AI in Electronic Health Records (EHRs) represents a pivotal advancement, addressing a critical gap in current information extraction techniques. This paper introduc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.20585