Últimos artículos para Problemas Inversos

Una mirada a la tomografía de rayos X cósmicos y los métodos para visualizar cuerdas cósmicas.

Nuevos métodos mejoran la EIT para tener mejores imágenes médicas y diagnósticos.

Descubre cómo los modelos virtuales del corazón están cambiando la atención al paciente.

Este artículo presenta un método para reducir los costos computacionales al estimar cantidades desconocidas.

Un nuevo marco de modelo de difusión mejora la restauración de imágenes a partir de versiones degradadas.

Aprende cómo los autoencoders emparejados mejoran la resolución de problemas inversos complejos.

Meent mejora las simulaciones electromagnéticas y el aprendizaje automático para el diseño de dispositivos ópticos.

UniFIDES simplifica la solución de ecuaciones fraccionarias integro-diferenciales complejas.

Un resumen de cómo las ondas interactúan con obstáculos en varios campos.

Una mirada a cómo usar menos mediciones para una mejor recuperación de señal.

Una visión general sobre problemas inversos y métodos para reconstrucciones precisas.

Explorando cómo las técnicas de aprendizaje automático ayudan a resolver problemas inversos en varios campos.

Nuevos métodos mejoran la inferencia de propiedades de materiales en mecánica y en imágenes médicas.

Examinando el papel de los problemas inversos en las ecuaciones de onda y sus aplicaciones.

Este estudio analiza los PINNs bayesianos para estimar parámetros de PDE a partir de datos ruidosos.

PDEformer-1 hace más fácil resolver ecuaciones en derivadas parciales unidimensionales usando técnicas de aprendizaje automático.

Nuevas técnicas mejoran la imagen médica usando Tomografía por Impedancia Eléctrica.

Nuevos métodos mejoran el análisis de datos con información incompleta.

Este artículo explora cómo resolver problemas inversos usando modelos y técnicas avanzadas.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en la resolución de problemas inversos.

Nuevo método de regularización mejora las reconstrucciones de la actividad eléctrica del corazón a partir de mediciones en la superficie del cuerpo.

Este artículo examina métodos para evaluar la corrosión en objetos enterrados sin excavar.

Un enfoque novedoso combina la descomposición de dominios y redes neuronales artificiales para resolver problemas complejos.

Un nuevo método mejora la reconstrucción de imágenes en datos médicos ruidosos.

Explorando el impacto del Principio de Continuación Única en el comportamiento de las ondas en materiales conductores.

Un nuevo método mejora las estimaciones de parámetros en problemas inversos afectados por ruido.

Explorando la integración del aprendizaje profundo con métodos bayesianos para mejorar la estimación de datos.

Este artículo habla sobre técnicas de modelado para analizar el crecimiento de tumores y la detección temprana.

Optimizando métodos de selección de datos para resolver problemas inversos en ciencia e ingeniería.

Explorando el fascinante mundo de los AGN y sus chorros.

ProxSkip acelera el procesamiento de imágenes en problemas inversos sin perder calidad.

La Guía de Difusión de Kalman en Conjunto ofrece una nueva forma de resolver problemas inversos complejos.

Un nuevo método combina técnicas numéricas con redes neuronales para resolver ecuaciones complejas.

Un análisis profundo de los operadores biharmónicos y su papel en problemas inversos.

Descubre cómo las PINNs mejoran las predicciones en el análisis de circuitos eléctricos.

Combinando técnicas para mejorar la precisión en la predicción de las propiedades mecánicas de los materiales.

Descubre cómo la optimización bilevel aborda problemas inversos complejos de forma eficiente.

Un estudio sobre cómo manejar errores en problemas inversos afectados por ruido.

Explora cómo los RFMs transforman la generación de imágenes en campos creativos.

Descubre cómo la Optimización de Medidas transforma el procesamiento de imágenes para obtener resultados más claros.