Zobrazeno 1 - 10
of 26 534
pro vyhledávání: '"P, Mathis"'
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:
Revista de Estudios de Género: La Ventana, Vol 7, Iss 58, Pp 433-437 (2023)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ab6403004e3b4c7e9169c9d0118730c8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sharri K Hall
Publikováno v:
Musical Offerings, Vol 9, Iss 1, Pp 1-14 (2018)
Paul Hindemith is hardly remembered for his music prior to the 1940s. During the Nazi occupation of Germany in the early 20th century, Paul Hindemith, reviled for his modernistic styles and relation to his Jewish wife, was forced to emigrate out of t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c701226f1b8f4d1d943ea30211506a4c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bessila, Leïla, van Ruys, Adrien Deckx, Buriasco, Valentin, Mathis, Stéphane, Bugnet, Lisa, García, Rafael A., Mathur, Savita
Recent observational results from asteroseismic studies show that an important fraction of solar-like stars do not present detectable stochastically excited acoustic oscillations. This non-detectability seems to correlate with a high rotation rate in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.14952
The interference between two independent photons stands as a crucial aspect of numerous quantum information protocols and technologies. In this work, we leverage fiber-coupled devices, which encompass fibered photon pair-sources and off-the-shelf opt
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.13900
Autor:
Koenders, Kees, Schnitzpan, Leo, Kammerbauer, Fabian, Shu, Sinan, Jakob, Gerhard, Kläui, Mathis, Mentink, Johan, Ahmad, Nasir, van Gerven, Marcel
Brain-inspired learning in physical hardware has enormous potential to learn fast at minimal energy expenditure. One of the characteristics of biological learning systems is their ability to learn in the presence of various noise sources. Inspired by
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.12783
In-context learning (ICL) enables Large Language Models (LLMs) to perform tasks using few demonstrations, facilitating task adaptation when labeled examples are hard to obtain. However, ICL is sensitive to the choice of demonstrations, and it remains
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.11923
Motivated by the need for advanced solutions in the segmentation and inpainting of glioma-affected brain regions in multi-modal magnetic resonance imaging (MRI), this study presents an integrated approach leveraging the strengths of ensemble learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.11849