Zobrazeno 1 - 10
of 114
pro vyhledávání: '"Wang, Zeheng"'
Autor:
Wang, Zeheng, Wang, Fangzhou, Li, Liang, Wang, Zirui, van der Laan, Timothy, Leon, Ross C. C., Huang, Jing-Kai, Usman, Muhammad
This paper pioneers the use of quantum machine learning (QML) for modeling the Ohmic contact process in GaN high-electron-mobility transistors (HEMTs) for the first time. Utilizing data from 159 devices and variational auto-encoder-based augmentation
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.10803
Traditional test-time training (TTT) methods, while addressing domain shifts, often assume a consistent class set, limiting their applicability in real-world scenarios characterized by infinite variety. Open-World Test-Time Training (OWTTT) addresses
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.09591
The rapid growth of Internet of Things (IoT) devices necessitates efficient data compression techniques to handle the vast amounts of data generated by these devices. In this context, chemiresistive sensor arrays (CSAs), a simple-to-fabricate but cru
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.00115
Blue and Green-Mode Energy-Efficient Chemiresistive Sensor Array Realized by Rapid Ensemble Learning
The rapid advancement of Internet of Things (IoT) necessitates the development of optimized Chemiresistive Sensor (CRS) arrays that are both energy-efficient and capable. This study introduces a novel optimization strategy that employs a rapid ensemb
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.01642
Autor:
Wang, Zeheng, Feng, MengKe, Serrano, Santiago, Gilbert, William, Leon, Ross C. C., Tanttu, Tuomo, Mai, Philip, Liang, Dylan, Huang, Jonathan Y., Su, Yue, Lim, Wee Han, Hudson, Fay E., Escott, Christopher C., Morello, Andrea, Yang, Chih Hwan, Dzurak, Andrew S., Saraiva, Andre, Laucht, Arne
The small size and excellent integrability of silicon metal-oxide-semiconductor (SiMOS) quantum dot spin qubits make them an attractive system for mass-manufacturable, scaled-up quantum processors. Furthermore, classical control electronics can be in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.04724
Autor:
Wang, Zeheng, Li, Liang, Leon, Ross C. C., Yang, Jinlin, Shi, Junjie, van der Laan, Timothy, Usman, Muhammad
The semiconductors industry benefits greatly from the integration of Machine Learning (ML)-based techniques in Technology Computer-Aided Design (TCAD) methods. The performance of ML models however relies heavily on the quality and quantity of trainin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.11453
In this work, an ontology-based model for AI-assisted medicine side-effect (SE) prediction is developed, where three main components, including the drug model, the treatment model, and the AI-assisted prediction model, of proposed model are presented
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.04258
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.