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实体 Konstantinos Alexopoulos

Konstantinos Alexopoulos

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  1. TOOL · CL_206483 ·

    新研究使用渐近分析指导人工智能进行共振预测

    一篇新研究论文介绍了一种用于预测色散介质中共振的“渐近引导学习”方法。该方法不仅使用渐近分析进行基线近似，还用于指导预测校正模型的构建。通过学习渐近共振与亚波长展开特征推导的参考共振之间的残差，该方法显著提高了对单个谐振器和二聚体的预测精度。研究表明，该技术可以为数据驱动的校正产生准确、低维且可解释的公式。