Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Magee, Lucas"'
Autor:
Magee, Lucas, Wang, Yusu
Monotone trees - trees with a function defined on their vertices that decreases the further away from a root node one travels, are a natural model for a process that weakens the further one gets from its source. Given an aggregation of monotone trees
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.16045
Autor:
Magee, Lucas, Wang, Yusu
Geometric graphs form an important family of hidden structures behind data. In this paper, we develop an efficient and robust algorithm to infer a graph skeleton of a high-dimensional point cloud dataset (PCD). Previously, there has been much work to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.07606
Autor:
Cai, Chen, Vlassis, Nikolaos, Magee, Lucas, Ma, Ran, Xiong, Zeyu, Bahmani, Bahador, Wong, Teng-Fong, Wang, Yusu, Sun, WaiChing
We present a SE(3)-equivariant graph neural network (GNN) approach that directly predicting the formation factor and effective permeability from micro-CT images. FFT solvers are established to compute both the formation factor and effective permeabil
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.05608
Autor:
Wang, Dingkang, Magee, Lucas, Huo, Bing-Xing, Banerjee, Samik, Li, Xu, Jayakumar, Jaikishan, Lin, Meng Kuan, Ram, Keerthi, Wang, Suyi, Wang, Yusu, Mitra, Partha P.
Neuroscientific data analysis has traditionally relied on linear algebra and stochastic process theory. However, the tree-like shapes of neurons cannot be described easily as points in a vector space (the subtraction of two neuronal shapes is not a m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2004.02755
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.