Zobrazeno 1 - 10
of 362
pro vyhledávání: '"Schulz, Karl"'
Autor:
Pasini, Massimiliano Lupo, Choi, Jong Youl, Mehta, Kshitij, Zhang, Pei, Rogers, David, Bae, Jonghyun, Ibrahim, Khaled Z., Aji, Ashwin M., Schulz, Karl W., Polo, Jorda, Balaprakash, Prasanna
We present our work on developing and training scalable graph foundation models (GFM) using HydraGNN, a multi-headed graph convolutional neural network architecture. HydraGNN expands the boundaries of graph neural network (GNN) in both training scale
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.12909
Autor:
Ersin, Pelin, Hayes, Emma, Matthews, Peter, Mohapatra, Paramjyoti, Negrini, Elisa, Schulz, Karl
Neural networks have become a powerful tool as surrogate models to provide numerical solutions for scientific problems with increased computational efficiency. This efficiency can be advantageous for numerically challenging problems where time to sol
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.12046
Autor:
Song, Shuaiwen Leon, Kruft, Bonnie, Zhang, Minjia, Li, Conglong, Chen, Shiyang, Zhang, Chengming, Tanaka, Masahiro, Wu, Xiaoxia, Rasley, Jeff, Awan, Ammar Ahmad, Holmes, Connor, Cai, Martin, Ghanem, Adam, Zhou, Zhongzhu, He, Yuxiong, Luferenko, Pete, Kumar, Divya, Weyn, Jonathan, Zhang, Ruixiong, Klocek, Sylwester, Vragov, Volodymyr, AlQuraishi, Mohammed, Ahdritz, Gustaf, Floristean, Christina, Negri, Cristina, Kotamarthi, Rao, Vishwanath, Venkatram, Ramanathan, Arvind, Foreman, Sam, Hippe, Kyle, Arcomano, Troy, Maulik, Romit, Zvyagin, Maxim, Brace, Alexander, Zhang, Bin, Bohorquez, Cindy Orozco, Clyde, Austin, Kale, Bharat, Perez-Rivera, Danilo, Ma, Heng, Mann, Carla M., Irvin, Michael, Pauloski, J. Gregory, Ward, Logan, Hayot, Valerie, Emani, Murali, Xie, Zhen, Lin, Diangen, Shukla, Maulik, Foster, Ian, Davis, James J., Papka, Michael E., Brettin, Thomas, Balaprakash, Prasanna, Tourassi, Gina, Gounley, John, Hanson, Heidi, Potok, Thomas E, Pasini, Massimiliano Lupo, Evans, Kate, Lu, Dan, Lunga, Dalton, Yin, Junqi, Dash, Sajal, Wang, Feiyi, Shankar, Mallikarjun, Lyngaas, Isaac, Wang, Xiao, Cong, Guojing, Zhang, Pei, Fan, Ming, Liu, Siyan, Hoisie, Adolfy, Yoo, Shinjae, Ren, Yihui, Tang, William, Felker, Kyle, Svyatkovskiy, Alexey, Liu, Hang, Aji, Ashwin, Dalton, Angela, Schulte, Michael, Schulz, Karl, Deng, Yuntian, Nie, Weili, Romero, Josh, Dallago, Christian, Vahdat, Arash, Xiao, Chaowei, Gibbs, Thomas, Anandkumar, Anima, Stevens, Rick
In the upcoming decade, deep learning may revolutionize the natural sciences, enhancing our capacity to model and predict natural occurrences. This could herald a new era of scientific exploration, bringing significant advancements across sectors fro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.04610
Attribution methods provide insights into the decision-making of machine learning models like artificial neural networks. For a given input sample, they assign a relevance score to each individual input variable, such as the pixels of an image. In th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.00396
Autor:
Janeba, Eckhard, Schulz, Karl
Publikováno v:
In Journal of Public Economics February 2023 218
Autor:
Hiensch, Anouk E., Beckhaus, Julia, Witlox, Lenja, Monninkhof, Evelyn M., Schagen, Sanne B., van Vulpen, Jonna K., Sweegers, Maike G., Newton, Robert U., Aaronson, Neil K., Galvão, Daniel A., Steindorf, Karen, Stuiver, Martijn M., Mesters, Ilse, Knoop, Hans, Goedendorp, Martine M., Bohus, Martin, Thorsen, Lene, Schulz, Karl-Heinz, Schmidt, Martina E., Ulrich, Cornelia M.
Publikováno v:
Journal of Cancer Survivorship; Oct2024, Vol. 18 Issue 5, p1492-1503, 12p
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.