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이 저장소의 skills

hiyenwong/ai_collection - 24페이지

SkillsMP는 hiyenwong/ai_collection에서 4,114개의 skill을 수집했습니다. skill을 열어 소스와 세부 정보를 확인하세요.

hiyenwong/ai_collection

수집된 skill 4,114개 중 40개를 표시합니다.

직업 분류
데이터 과학자
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Geometry-aware longitudinal flow matching framework for unpaired biological snapshot data. FLUX learns data-dependent metrics, constructs manifold-aware conditional paths, and uses mixture-of-experts velocity fields for joint transport modeling and…

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직업 분류
물리학자
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Scalable fluxonium quantum processor architecture using tunable-coupler unit cells. Achieves 99.9% CZ gate fidelity and demonstrates 22-qubit GHZ state generation. Alternative to transmon-based superconducting quantum computers. Keywords: fluxonium,…

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Novel approach to dictionary learning on fMRI data that explicitly accounts for individual brain geometry variability using optimal transport (Fused Gromov-Wasserstein distance) with amortized optimization for computational efficiency.

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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fMRI2GES: Dual brain decoding alignment framework for co-speech gesture reconstruction from fMRI signals. Maps brain responses to external stimuli and decodes gestural behavior through dual-alignment brain decoding. Activation: fMRI gesture reconstruction,…

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Fused On-Register Gradient Elimination for memory-efficient LLM training. Folds optimizer step into backward pass, applies tile-by-tile in registers, eliminating materialized gradients.

원문 언어: 영어

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직업 분류
전자 엔지니어(컴퓨터 제외)
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Control adaptation with formal guarantees for ODD-resilient autonomous systems. Combines barrier functions, adaptive control, and reachability analysis to provide safety certificates during online controller parameter adjustment. Use when designing adaptive…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Foundation models for discovering robust biomarkers of neurological disorders from dynamic functional connectivity. Use when: building neurological biomarker discovery pipelines, applying foundation models to fMRI/EEG data, analyzing dynamic functional…

원문 언어: 영어

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직업 분류
물리학자
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Fourier-based Linear Combination of Unitaries (LCU) methodology for efficient quantum circuit decomposition in optimization algorithms. Covers ancilla-free LCU constructions, Fourier decomposition of diagonal/non-diagonal unitaries, formal connection to…

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직업 분류
데이터 과학자
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Functional-Network Prior-Guided Mixture-of-Experts (MoE) framework for interpretable brain decoding from fMRI. Uses brain network topology as expert priors with adaptive routing for visual semantic reconstruction.

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Design FPGA-based neural network decoders for real-time quantum error correction (QEC) in surface code architectures. Covers hardware-software co-design, deterministic low-latency decoding under 1 microsecond, NN decoder implementation on FPGA, closed-loop…

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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FPGA-based real-time quantum error correction decoding architecture. Combines hardware-integrated NN decoders on FPGA with superconducting quantum processors for low-latency closed-loop QEC. Use when: (1) Designing real-time QEC control systems, (2)…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Federated Quantum Neural Network methodology for privacy-preserving medical image diagnosis. Combines federated learning (FL) with quantum neural networks (QNN) for early disease detection without sharing patient data. Addresses medical data privacy…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Frequency-matching methodology for Spiking Neural Networks in mmWave sensing. LIF dynamics provide inherent low-pass filtering that suppresses high-frequency noise in mmWave signals. Derives principled criterion for membrane decay factor by matching LIF…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Statistical benchmarking methodology for EEG motor-imagery BCI decoders using Friedman-Nemenyi tests. Proves no single decoding pipeline dominates across subjects — personalized model selection adds ~7% accuracy over best fixed choice. Use when evaluating BCI…

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Senior Front-End Developer guidance for ReactJS, NextJS, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS and modern UI/UX frameworks. Use when building front-end applications, writing React/Next.js code, or implementing UI components. Triggers on: frontend, react, nextjs,…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Frontier decoder for quantum LDPC codes — pruned dynamic-programming approach with narrow frontier syndrome decoding. Uses prefix merging with same residual syndrome and logical label, approximates logical-coset posteriors by retaining scored frontier.…

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컴퓨터·정보 연구 과학자
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Encoding circuit synthesis methodology for fault-tolerant quantum computation. Constructs optimized circuits that map arbitrary logical states into error-correcting codes, minimizing two-qubit gate count and circuit depth. Use when: (1) designing…

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Full extractor construction for logical processing in Hypergraph Product (HGP) QLDPC codes. Enables Pauli-based computation without compilation overhead. Extractors 50-80% of base code size, max qubit degree 10, fault-tolerant. arXiv:2606.03507.

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Full-Stack FP4 pretraining framework — first complete NVFP4 LLM pretraining resolving stability bottlenecks in linear projections (LoRA-SVD), optimizers (AdamW second-moment transform, Muon Newton-Schulz), and attention (mixed-precision with forward-backward…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Functional Connectivity Graph Neural Networks methodology combining structural and functional connectivity with persistent graph homology for brain-inspired graph classification. Activation triggers: functional connectivity, graph neural network, persistent…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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功能性连接组指纹分析方法论。扩展 differential identifiability 框架, 检测个体指纹梯度和双胞胎指纹梯度。 触发词:脑指纹、连接组指纹、个体差异、可识别性、fingerprint、 differential identifiability, connectome fingerprint。

원문 언어: 다국어 혼합

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직업 분류
기타 생물 과학자
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Functional Ensembles as Units of Computation in Deep Spiking Networks. 1FC (first-order functionally-connected) ensembles framework for analyzing information encoding in SNNs through rare coordinated firing events.

원문 언어: 중국어

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기타 생물 과학자
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Functional ensembles as units of computation in deep spiking networks. First-order functionally-connected (1FC) groups based on pairwise correlations, aggregate cofiring predicts downstream responses, ReLU-like input-output relationship with ensemble-size…

원문 언어: 영어

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직업 분류
기타 생물 과학자
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Functional Proximity Law in Multilayer Networks: Hub importance scores persist more strongly between functionally similar layers. Validated across 17 pre-registered experiments including neuroscience (r=0.777 in C. elegans connectome). Activation: multilayer…

원문 언어: 중국어

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직업 분류
데이터 과학자
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Functional Whole-Brain Models (fWBMs) — unified framework integrating structural/dynamical realism with functional competence

원문 언어: 중국어

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물리학자
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Funessian过程:一种连续时间正可分非马尔可夫过程,具有初始状态记忆。平稳态下关联函数指数衰减(通常被视为马尔可夫特征),但记忆贯穿演化。互信息作为非马尔可夫性度量。应用于随机游走,展示记忆效应打破遍历性并改变扩散系数。

원문 언어: 중국어

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직업 분류
기타 생물 과학자
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Game-theoretic energetic framework for excitatory-inhibitory neural circuits with asymmetric connectivity and stability analysis.

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Game-theoretic frameworks for modeling, learning, and control in socio-technical systems. Covers cooperative/noncooperative paradigms, feedback learning, incentive mechanism design, and multi-agent resilience. Tutorial by Tamer Başar, Tomohisa Hayakawa,…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Quantum-inspired sequence learning using Gated QKAN-FWP (Quantum Fast Weight Programmers with variational quantum Kolmogorov-Arnold Networks). Use this skill for designing quantum-inspired sequence models, temporal encoding for quantum ML, fast weight…

원문 언어: 영어

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Gaussian Group Relative Policy Optimization (G²RPO) for multimodal RL training. Replaces linear scaling with distributional matching to ensure gradient equity across diverse tasks. Use when training multimodal models, balancing perception vs reasoning, or…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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Ge²mS-T: Multi-Dimensional Grouping for Ultra-High Energy Efficiency in Spiking Transformers. Temporal, spatial, and channel grouping for efficient S-ViT training and inference. Triggers: spiking transformer, S-ViT, energy efficiency, multi-dimensional…

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직업 분류
소프트웨어 개발자
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Strategy Gene methodology for experience-driven test-time control in LLM agents. Compact control-oriented experience representation (~230 tokens) outperforms documentation-heavy Skill (~2500 tokens) by +3.0pp. Core principle: encode experience as control…

원문 언어: 영어

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직업 분류
데이터 과학자
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脑动力学生成模型综述框架。整合计算神经科学、非线性动力学、数据驱动方法的生成模型方法论,涵盖不同组织尺度和抽象层次。适用于脑动力学建模、神经数据分析、科学机器学习。触发词:脑动力学、生成模型、神经动力学、动态系统模型、brain dynamics、generative model、neural dynamics、computational neuroscience、Dynamical systems。

원문 언어: 중국어

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직업 분류
기타 생물 과학자
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Genetic and environmental architecture of human functional connectome using extended twin modeling. Separates measurement error from non-shared environment to estimate true connectivity heritability. Keywords: functional connectome, twin modeling,…

원문 언어: 영어

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생화학자 및 생물물리학자
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Geometric Basis Functions (GBF) methodology for noninvasive whole human brain dynamics mapping using participant-specific cortical eigenmodes. Reconstructs whole-brain spatiotemporal dynamics from EEG/MEG with anatomically-constrained source imaging.…

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기타 생물 과학자
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Geometric Basis Functions (GBF) framework for noninvasive whole-brain spatiotemporal dynamics reconstruction. Uses participant-specific eigenmodes from cortical surface for EEG/MEG source imaging. Trigger words: geometric basis functions, GBF, brain dynamics,…

원문 언어: 영어

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직업 분류
생화학자 및 생물물리학자
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Geometric Basis Functions (GBF) framework for noninvasive whole human brain dynamics mapping. Uses participant-specific eigenmodes from cortical surface to resolve inverse problem in EEG/MEG source imaging. Activation: brain dynamics, geometric basis…

원문 언어: 영어

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직업 분류
생화학자 및 생물물리학자
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Geometric Basis Functions (GBF) framework for noninvasive whole human brain dynamics mapping using participant-specific eigenmodes derived from cortical geometry. Use when working with EEG/MEG source imaging, brain dynamics reconstruction, neuroimaging…

원문 언어: 영어

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직업 분류
생화학자 및 생물물리학자의학 과학자(역학자 제외)
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Geometry-aware framework for noninvasive whole-brain spatiotemporal dynamics mapping using participant-specific Geometric Basis Functions (GBFs). Resolves EEG/MEG inverse problem via cortical-surface eigenmodes. Validated across Meta-Source Benchmark,…

원문 언어: 영어

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직업 분류
컴퓨터·정보 연구 과학자
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Geometric origin of exact mean-field reductions using Möbius symmetry and the Lorentzian Ansatz — proving the Cauchy-Lorentz family uniquely emerges as invariant under projective transport, unifying Ott-Antonsen and Montbrió-Pazó-Roxin reductions.

원문 언어: 영어

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수집된 skill 4,114개 중 40개를 표시합니다.