PQuantML: A Tool for End-to-End Hardware-aware Model Compression

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Niemi, Roope, Petrovych, Anastasiia, Das, Arghya Ranjan, Lupi, Enrico, Sun, Chang, Danopoulos, Dimitrios, Helbing, Marlon Joshua, Liu, Mia, Dittmeier, Sebastian, Kagan, Michael, Loncar, Vladimir, Pierini, Maurizio
Formato:	Preprint
Publicado:	2026
Materias:	Machine Learning High Energy Physics - Experiment
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Descripción
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