本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用FPGA进行实验。讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用FPGA进行实验。讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并使用PYNQ-Z1 FPGA进行实验。未来工作计划也被列出。

本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍，在使用实验数据进行测试时，准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为部署计算的基板。未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。

该文章介绍了一种名为FiVE框架，用于整个切片图像的分类。该框架通过利用局部视觉模式和细粒度病理学语义之间的相互作用，提高模型的普适性。实验证明，该框架在少样本实验中的准确度至少比同类方法提高了9.19%。

本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的实验数据表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为计算基板。未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，准确度分别提高了9.3倍和9.1倍。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为部署计算的基板。未来工作计划也被列出。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了等效的无信息神经网络（NNs），在线性间隔和均匀分布的随机训练点上的准确度分别提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs 的准确度提高了9.3倍和9.1倍，分别对应于线性间隔和均匀分布的随机点。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为部署计算的基板。根据提出的系统架构和方法，讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的实验数据表现。在非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍，在实验数据测试中提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为计算基板。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。在非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），在随机训练点上的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还探讨了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为部署计算的基板。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的表现。在非线性摆系统中，PINNs在理想数据情况下准确度提高了18倍和6倍，在实验数据测试中准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为计算基板。讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本文研究了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个不同系统的实验数据上的表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下胜过了无信息神经网络（NNs），准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。此外，研究了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择FPGA作为部署计算的基板。根据提出的系统架构和方法，讨论了从这项工作中获得的见解，并列出了未来工作计划。

本文提出了一种使用单词级别注释训练机器翻译系统的方法，以减少对性别刻板印象的依赖。实验结果表明，这种方法可以使机器翻译系统在五种语言对上的 WinoMT 测试集上准确度提高高达 25.8 个百分点。

本论文提出了一种使用单词级别注释训练机器翻译系统的方法，以减少对性别刻板印象的依赖。实验结果表明，该方法可以使机器翻译系统在五种语言对上的 WinoMT 测试集上准确度提高高达 25.8 个百分点。

该文提出了半联合学习（SemiFL）范式，将基站和设备的计算能力结合起来，实现集中式学习和联邦学习的混合实施。通过设计一种新颖的收发器结构，提高了通信效率。实验结果表明，SemiFL 在 MNIST 数据集上取得了 3.2% 的准确度提高。