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 Kernel Neural Operators (KNOs) for Scalable, Memory-efficient, Geometrically-flexible Operator Learning 用于可扩展、内存高效、几何灵活算子学习的核神经算子（KNOs）
相关领域
可扩展性
计算机科学
操作员（生物学）
核（代数）
人工智能
人工神经网络
操作系统
数学
离散数学
化学
生物化学
抑制因子
转录因子
基因
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| 其它 |
期刊：arXiv (Cornell University) 作者：Matthew Lowery; Janet J. Turnage; Zachary Morrow; John Jakeman; Akil Narayan; et al 出版日期：2024-06-30 |
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