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Accès ouvert déclaré 2026 conference-paper

Less Is More: Efficient Weight “Farcasting” with 1-Layer Neural Network

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6Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Less Is More: Efficient Weight “Farcasting” with 1-Layer Neural Network
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Springer Nature Singapore
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Baylor University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • IBM (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Alliance for Safe Kids pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Rensselaer Polytechnic Institute pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Amazon (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Development Authority of the North Country pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • IBM AI Research pays non établi dans la notice
    Institution

Baylor University, IBM (United States) et Alliance for Safe Kids, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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