Examinando el papel de las dislocaciones elásticas en la predicción de desastres naturales.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Examinando el papel de las dislocaciones elásticas en la predicción de desastres naturales.
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Nuevos métodos mejoran la comprensión del movimiento de los derrames de petróleo a través de los modelos oceánicos.
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A-DPS mejora la reconstrucción de imágenes a partir de datos ruidosos en varias aplicaciones.
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Un método para estimar parámetros de flujo sanguíneo usando datos de imagen avanzados.
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Este artículo examina cómo la dispersión de ondas puede revelar propiedades de los materiales.
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Nuevos métodos mejoran las soluciones para ecuaciones complejas usando modelos de difusión.
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Este artículo revisa métodos para resolver problemas inversos en dinámica de fluidos.
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Métodos más rápidos para analizar ondas gravitacionales usando redes neuronales muestran potencial.
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Un nuevo método mejora la reconstrucción de datos usando redes neuronales no entrenadas.
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Mejorando la recuperación de información a través de métodos bayesianos en procesamiento de imágenes y señales.
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Aprende cómo el random sketching mejora nuestra forma de abordar problemas inversos en el análisis de datos.
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Explora cómo la dispersión de ondas moldea la tecnología y la investigación científica.
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BGDM mejora la calidad de imagen y la eficiencia en las técnicas de imagen médica.
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El paseo diferencial en esferas ofrece soluciones eficientes para el análisis de formas complejas.
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Un método para estimar interacciones en sistemas usando datos ruidosos.
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DMPlug mejora los métodos de recuperación para problemas inversos usando modelos de difusión preentrenados.
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Usando inferencia bayesiana para reconstruir campos magnéticos desconocidos a partir de datos limitados.
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Este artículo habla sobre métodos usados para tratar datos desconocidos en varios campos.
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Los investigadores mejoran los métodos para identificar formas ocultas usando mediciones de contorno.
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Usando modelos matemáticos para mejorar la comprensión de la progresión del cáncer de próstata.
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Este artículo examina los aspectos teóricos del algoritmo Plug-and-Play para el procesamiento de imágenes.
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Nuevos métodos mejoran la identificación de fuentes de señal en la imagenología médica.
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ProjDiff mejora la recuperación de datos en entornos ruidosos usando técnicas de difusión avanzadas.
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Una mirada a la tomografía de rayos X cósmicos y los métodos para visualizar cuerdas cósmicas.
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Nuevos métodos mejoran la EIT para tener mejores imágenes médicas y diagnósticos.
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Descubre cómo los modelos virtuales del corazón están cambiando la atención al paciente.
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Este artículo presenta un método para reducir los costos computacionales al estimar cantidades desconocidas.
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Un nuevo marco de modelo de difusión mejora la restauración de imágenes a partir de versiones degradadas.
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Aprende cómo los autoencoders emparejados mejoran la resolución de problemas inversos complejos.
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Meent mejora las simulaciones electromagnéticas y el aprendizaje automático para el diseño de dispositivos ópticos.
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UniFIDES simplifica la solución de ecuaciones fraccionarias integro-diferenciales complejas.
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Un resumen de cómo las ondas interactúan con obstáculos en varios campos.
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Una mirada a cómo usar menos mediciones para una mejor recuperación de señal.
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Una visión general sobre problemas inversos y métodos para reconstrucciones precisas.
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Explorando cómo las técnicas de aprendizaje automático ayudan a resolver problemas inversos en varios campos.
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Nuevos métodos mejoran la inferencia de propiedades de materiales en mecánica y en imágenes médicas.
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Examinando el papel de los problemas inversos en las ecuaciones de onda y sus aplicaciones.
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Este estudio analiza los PINNs bayesianos para estimar parámetros de PDE a partir de datos ruidosos.
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PDEformer-1 hace más fácil resolver ecuaciones en derivadas parciales unidimensionales usando técnicas de aprendizaje automático.
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Nuevas técnicas mejoran la imagen médica usando Tomografía por Impedancia Eléctrica.
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