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机器学习（Machine Learning）是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章，报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法，应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分，并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
Hedgementation = Hedgerow Segmentation: A Remote Sensing Benchmark
Arxiv
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Machine Learning Modeling for Real-Time Melt Pool Monitoring in Laser Powder Bed Fusion Additive Manufacturing: A Hybrid Approach
Arxiv
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MultiMem: Measuring and Mitigating Memorization in Multi-Modal Contrastive Learning
Arxiv
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Uniform Sampling from High-dimensional Spectral Norm Balls
Arxiv
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An Agnostic Machine Learning Model of Photosynthetic Habitability
Arxiv
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Foundations of Practical Quantum Advantage in Quantum-Informed Machine Learning for Predicting Chaos
Arxiv
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Hardware-Oriented Inference Complexity of Kolmogorov-Arnold Networks
Arxiv
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Machine Learning Classification and Portfolio Construction: Does the Loss Function Matter?
Arxiv
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Adaptive Machine Learning Framework for UAV Trajectory Optimization in O-RAN
Arxiv
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Quantum ring all-reduce: communication and privacy advantages for distributed learning
Arxiv
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SEAL: Searching Expandable Architectures for Incremental Learning
Arxiv
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Quant Convergence: Bridging Classical Value Investing and Modern Factor Models for Systematic Equity Selection
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Arxiv
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Rapid FinFET Modelling Using an Autoencoder
Arxiv
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Quantum Adaptive Self-Attention for Quantum Transformer Models
Arxiv
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Memristor-Based Meta-Learning for Fast mmWave Beam Prediction in Non-Stationary Environments
Arxiv
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参考链接
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