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奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。
EMLoC: Emulator-based Memory-efficient Fine-tuning with LoRA Correction
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Image Denoising Using Global and Local Circulant Representation
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ResSVD: Residual Compensated SVD for Large Language Model Compression
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Derivative of the truncated singular value and eigen decomposition
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Gaussian Splatting-based Low-Rank Tensor Representation for Multi-Dimensional Image Recovery
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KQ-SVD: Compressing the KV Cache with Provable Guarantees on Attention Fidelity
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A Training-Free Style-Personalization via SVD-Based Feature Decomposition
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Design of A Low-Latency and Parallelizable SVD Dataflow Architecture on FPGA
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Scaling Trust in Quantum Federated Learning: A Multi-Protocol Privacy Design
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On the emergence of numerical instabilities in Next Generation Reservoir Computing
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Deep Neural Watermarking for Robust Copyright Protection in 3D Point Clouds
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LoRAQuant: Mixed-Precision Quantization of LoRA to Ultra-Low Bits
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参考链接
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