Zobrazeno 1 - 10
of 307
pro vyhledávání: '"Ward, Ben A."'
Autor:
Bhati, Deepshikha, Neha, Fnu, Amiruzzaman, Md, Guercio, Angela, Shukla, Deepak Kumar, Ward, Ben
Interpreting complex neural networks is crucial for understanding their decision-making processes, particularly in applications where transparency and accountability are essential. This proposed method addresses this need by focusing on layer-wise Re
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.05686
The rapid development of Artificial Intelligence (AI) has led to the creation of powerful text generation models, such as large language models (LLMs), which are widely used for diverse applications. However, concerns surrounding AI-generated content
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.03933
This study explores the effectiveness of AI tools in enhancing student learning, specifically in improving study habits, time management, and feedback mechanisms. The research focuses on how AI tools can support personalized learning, adaptive test a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.02166
Autor:
Hussain, Mumtaz, Ward, Ben
The Jarn\'ik-Besicovitch theorem is a fundamental result in metric number theory which concerns the Hausdorff dimension for certain limsup sets. We discuss the analogous problem for liminf sets. Consider an infinite sequence of positive integers, $S=
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.13338
Autor:
Ward, Ben C.
The modular operad $H_\ast(\overline{\mathcal{M}}_{g,n})$ of the homology of Deligne-Mumford compactifications of moduli spaces of pointed Riemann surfaces has a minimal model governed by higher homology operations on the open moduli spaces $H_\ast(\
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.01171
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.
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2021 Mar 01. 118(10), 1-7.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27027514
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.