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量子機械の分野では、シリコンチップ内の2次元(2D)材料の検出が最も重大な問題の1つです。インスタンスのセグメンテーションは、この問題を解決するための潜在的なアプローチと見なすことができます。ただし、
arxiv_reader のブックマーク 2023/09/19 12:26
深層学習における自己注意とソフトラベリングによる二次元量子材料の同定[dataset][arXiv reaDer][learning][segmentation][identification][arXiv][attention][loss function][detection]量子機械の分野では、シリコンチップ内の2次元(2D)材料の検出が最も重大な問題の1つです。インスタンスのセグメンテーションは、この問題を解決するための潜在的なアプローチと見なすことができます。ただし、2023/09/19 12:26
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2022/06/01
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量子機械の分野では、シリコンチップ内の2次元(2D)材料の検出が最も重大な問題の1つです。インスタンスのセグメンテーションは、この問題を解決するための潜在的なアプローチと見なすことができます。ただし、
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深層学習における自己注意とソフトラベリングによる二次元量子材料の同定
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