Zobrazeno 1 - 10
of 116
pro vyhledávání: '"Kumar, Sawan"'
Constitutive modeling is crucial for engineering design and simulations to accurately describe material behavior. However, traditional phenomenological models often struggle to capture the complexities of real materials under varying stress condition
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.03318
The growing demand for accurate, efficient, and scalable solutions in computational mechanics highlights the need for advanced operator learning algorithms that can efficiently handle large datasets while providing reliable uncertainty quantification
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.10972
The study of neural operators has paved the way for the development of efficient approaches for solving partial differential equations (PDEs) compared with traditional methods. However, most of the existing neural operators lack the capability to pro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.15618
Autor:
Kumar, Sawan, Talukdar, Partha
The ability to learn from limited data, or few-shot learning, is a desirable and often critical requirement for NLP systems. While many existing methods do poorly at learning from a handful of examples, large pretrained language models have recently
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.01751
Autor:
Kumar, Sawan, Talukdar, Partha
The recent growth in the popularity and success of deep learning models on NLP classification tasks has accompanied the need for generating some form of natural language explanation of the predicted labels. Such generated natural language (NL) explan
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.12116
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Electronic Journal of Plant Breeding; Sep2024, Vol. 15 Issue 3, p538-545, 8p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Arabian Journal for Science & Engineering (Springer Science & Business Media B.V. ); Aug2024, Vol. 49 Issue 8, p11289-11307, 19p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.