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Questo articolo introduce Net-Ev, un nuovo simulatore generativo che sfrutta un pre-addestramento mascherato guidato dalla struttura e un processo di diffusione consapevole della topologia per generare simulazioni realistiche dell'evoluzione di eventi di rete a partire da input in linguaggio naturale, validate da un nuovo benchmark multimodale e da una metrica di valutazione consapevole della topologia.
Questo articolo introduce il classificatore Bayesiano equo (Fair Bayesian classifier), un metodo che garantisce previsioni coerenti e trasparenti attraverso tutti i sottogruppi demografici imponendo coerenza statistica e determinismo, affrontando così i divari di affidabilità degli approcci frequentisti che colpiscono sproporzionatamente le popolazioni minoritarie pur mantenendo o migliorando l'accuratezza complessiva.
Questo articolo introduce DSpinGNN, una rete neurale a grafi equivariante e informata dalla fisica che predice accuratamente le coppie di scambio magnetico dinamico in monostrati di CrI deformati da deformazione, consentendo simulazioni su larga scala che rivelano texture di scambio mesoscopiche e comportamenti di parete di dominio inaccessibili ai tradizionali metodi basati sui primi principi.
Questo articolo introduce un nuovo quadro matematico basato sulla distribuzione che valuta l'accuratezza dell'assemblaggio del genoma umano nelle regioni centromeriche ripetitive confrontando le distanze inter-motivo tramite la divergenza KL, offrendo un'alternativa robusta ai tradizionali metodi di allineamento delle sequenze.
Questo articolo propone la "fixed-query oscillator attention", un'alternativa efficiente dal punto di vista dell'hardware alla softmax che sfrutta la dinamica di sincronizzazione di Kuramoto nelle reti di oscillatori accoppiati per implementare l'attenzione tramite equilibrio fisico, dimostrando prestazioni competitive su substrati con vincoli energetici e offrendo al contempo un modello matematicamente fondato per l'IA fisica.
Questo articolo dimostra che le apparenti singolarità nella gravità in corrispondenza delle superfici di accoppiamento critico dove sono meri artefatti della formulazione dell'equazione, rivelando invece equazioni fondamentali regolari che definiscono confini di schermatura gravitazionale che separano fasi attrattive e repulsive, ostacolando al contempo una descrizione globale nel frame di Einstein.
Questo articolo propone un framework di quantizzazione modulare per le CFT deformate che costruisce algebre di von Neumann di tipo I e di tipo III per descrivere le microstrutture dei buchi neri, dimostrando come gli orizzonti BTZ lisci emergano nel limite semiclassico rivelando al contempo orizzonti stirati intrinsecamente non lisci con microstrutture esplicite a costante di Newton finita.
Questo articolo dimostra sperimentalmente che la dinamica di auto-pulsazione nelle reti di risonatori ad anello microstrutturati può elaborare efficacemente segnali lenti dipendenti dal tempo provenienti da sensori a fibra ottica, espandendo così la ritenzione del segnale e riducendo il tasso di campionamento della digitalizzazione di almeno un ordine di grandezza.
Questo articolo presenta una soluzione esatta dell'equazione a differenze finite relativistica per il potenziale dell'oscillatore di Quesne a forma di anello tridimensionale, derivando spettri di energia discreti e funzioni d'onda espresse tramite i polinomi duali di Hahn continui e di Jacobi, stabilendo al contempo un gruppo di simmetria dinamica SU(1,1) per una determinazione algebrica dello spettro.
Questo articolo propone un framework di ottimizzazione lessicografica in tempo reale e privo di sintonizzazione per la pianificazione della velocità di avanzamento in CNC a cinque assi che gestisce simultaneamente la posizione e l'orientamento dell'utensile, riducendo significativamente i tempi di lavorazione attraverso formulazioni che sfruttano la sparsità e una finestra sequenziale.