Neuste Artikel für Industrielle Anwendungen

Dieser Artikel untersucht, wie sich Partikelschichten nach der Kompression entspannen.

Neuer Massstab verbessert die Genauigkeit beim Erkennen winziger Fehler in Produkten.

Neue Methoden in der linsenlosen Bildgebung ermöglichen die Aufnahme von hochwertigen Bildern ohne traditionelle Linsen.

Untersuchen, wie Tenside den Flüssigkeitsfluss in superhydrophoben Systemen beeinflussen.

Die Dynamik und Herausforderungen der Kristallisation durch Nukleation erkunden.

CF+ trägt zu unserem Verständnis von Chemie in Weltraumumgebungen bei.

Ein neues Framework nutzt Deep Learning für Lösungen in der ganzzahligen Optimierung.

Neue Methode verbessert die Effizienz und Qualität der Cone-Beam-CT-Bildgebung.

Diese Forschung untersucht, wie Bor den Wasserstoff an Korngrenzen in Stahl beeinflusst.

Entdecke, wie die Eigenschaften von Flüssigkeiten komplexe Muster in Hele-Shaw-Strömungsexperimenten beeinflussen.

Untersuchung von Fluidinteraktionen und deren Einfluss auf verschiedene Anwendungen.

Forscher nutzen spekulatives Decoding, um die Geschwindigkeit und Effizienz bei chemischen Vorhersagen zu steigern.

Erkunde die Feinheiten des Dip-Coating-Prozesses und seine Bedeutung in verschiedenen Branchen.

Forschung untersucht Kavitation in Gummi und verbessert die Produkt Haltbarkeit durch bessere Materialzusammensetzung.

Russ beeinflusst das Klima durch sein einzigartiges Verhalten in der Atmosphäre.

Die Verwendung von flexiblen Polymeren in der Chromatographie verbessert die Trennungs-effizienz und die Fliessstabilität.

HANNA bietet eine neue Methode zur Vorhersage von Aktivitätskoeffizienten in chemischen Mischungen an.

Ein Blick auf das Verhalten von binären Flüssigkeitsgemischen und deren Turbulenz.

Neue Methoden verbessern die Berechnungen des Flüssigkeitsflusses in verschiedenen Branchen.

Neue Deep-Learning-Methode verbessert die Analyse von Porenfehlern in Metallpulvern.

Ein Blick auf das Verhalten von geladenen kolloidalen Mischungen und deren Eigenschaften.

Forschung zeigt, wie niedrigviskose Flüssigkeiten sich dehnen und fliessen, was Auswirkungen auf industrielle Anwendungen hat.

Dieser Artikel behandelt die Bedeutung der Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten in verschiedenen Branchen.

UNIFAC 2.0 verbessert die Vorhersagen von chemischen Mischungen mit fortschrittlichen Techniken.

Untersuchen, wie Grösse und Dichte die Partikelbewegung in Wasserströmungen beeinflussen.

Diese Forschung zeigt, wie Kohlenstoff die Anordnung in Eisen-Kohlenstoff-Legierungen beeinflusst.

Eine Untersuchung der Blasenbewegung, die durch Temperatur und Tenside in einzigartigen Flüssigkeiten beeinflusst wird.

Implementierung von Multi-Agent-Verstärkungslernen zur Steuerung der Rayleigh-Bénard-Konvektion.

Studie untersucht, wie Natrium die Wärmeleitfähigkeit in Natriumsilikatgläsern beeinflusst.

Ein neues Modell sagt die pH-Werte von Enzymen anhand von Sequenzen und grossen Datensätzen vorher.

Dieser Artikel präsentiert eine kontaktlose Methode mit einer Eventkamera für präzise Messungen.

AGPNet bietet eine schlauere Möglichkeit, Bildanomalien nur mit normalen Bildern zu erkennen.

Dieser Artikel untersucht die Effektivität von bildbasierten 3D-Modellen bei der Pose-Schätzung.

AutoAugOOD verbessert Methoden zur Neuerkennung für verschiedene Datenszenarien.

Untersuchung von Methoden zur Verbesserung der Sprachklarheit in lauten Umgebungen durch Deep Learning.

Das Dopen von Cr-Si-Legierungen mit Elementen verbessert ihre Eigenschaften für industrielle Anwendungen.

Eine neue Methode zeigt ein tieferes Verständnis der Bewegungen von Polymeren.

DST-Flüssigkeiten wechseln unter Druck von flüssig zu fest und bieten dadurch viele Anwendungsmöglichkeiten.

Neue Methoden verbessern die Materialentdeckung in Elektronik, Energie und Chemie.

Neue Techniken in der NV-Magnetometrie verbessern die Genauigkeit und Effizienz von Magnetfeldmessungen.