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Este artículo presenta un enfoque novedoso usando redes neuronales para estudiar flujos complejos.

Las técnicas de aprendizaje automático están transformando la manera en que modelamos el comportamiento de los materiales bajo estrés.

Explorando el rendimiento de los sensores de silicio en entornos de radiación.

Aprende cómo la programación dinámica hacia atrás profunda aborda ecuaciones diferenciales parciales no lineales.

Un nuevo marco mejora la captura de energía en sistemas de energía eólica en el aire con cuerdas flexibles.

La investigación revela soluciones efectivas para el calor y los campos magnéticos en fluidos.

Una mirada a las soluciones periódicas y su estabilidad en sistemas dinámicos usando polinomios de Chebyshev.

Una nueva técnica mejora la unión en robótica blanda, abordando los desafíos de materiales.

Nueva tecnología mejora el control de los robots submarinos para un mejor rendimiento.

Un nuevo marco mejora la seguridad en coches autónomos a través de métodos formales.

El NING Humanoid muestra agilidad y control inteligente en robótica.

Una mirada a cómo las Redes de Flujo Ideal simplifican y optimizan varios sistemas.

CrPS muestra potencial para avances en espintrónica y optoelectrónica.

Este artículo presenta métodos para estabilizar ecuaciones parabólicas con sistemas de control contra perturbaciones.

Explora las condiciones para la existencia y unicidad de las ecuaciones de transporte estocástico.

Examinando el impacto de los desórdenes en los cuasicristales mecánicos y sus propiedades topológicas únicas.

Una visión general de los ciclos límite en sistemas dinámicos y sus implicaciones.

Examinando cómo las disposiciones atómicas afectan los fonones y el almacenamiento de calor en los materiales.

Explorando avances en la tomografía vectorial para la reconstrucción de campos eléctricos.

Una mirada a cómo las personas en grupos influyen en el movimiento general.

Explorando cómo los materiales estructurados pueden comportarse de manera única bajo estrés.

Investigando las conexiones entre diferentes estructuras geométricas para aplicaciones prácticas.

Un estudio sobre el uso de machine learning para análisis avanzado de haces.

Aprende cómo los principios de desacoplamiento simplifican formas matemáticas complejas.

Este artículo habla sobre nuevos métodos para automatizar la integración y configuración del software SDV.

La investigación muestra que rotar las tuberías puede reducir bastante la resistencia en el transporte de fluidos.

Explora cómo la fórmula de Feynman-Kac ayuda a estudiar sistemas complejos en cambio.

REMIX mejora las simulaciones de fluidos al abordar problemas clave que se encuentran en los métodos SPH tradicionales.

Aprende a controlar partículas activas pequeñitas de manera eficiente y las implicaciones que tiene para la tecnología.

Nueva tecnología de sensores mejora la detección y el tiempo para experimentos de partículas de alta energía.

La investigación confirma las condiciones de frontera duales para el problema de Stokes, ayudando a la dinámica de fluidos.

Nuevo espectrómetro MOKE mejora el estudio de materiales magnéticos y electrónicos.

Métodos eficientes para simplificar problemas matemáticos complejos usando técnicas de aproximación racional.

Examinando cómo las partes integradas afectan las propiedades mecánicas de redes desordenadas.

Explorando la interacción de ondas sonoras y de choque en sistemas de transmisión no lineales.

Un nuevo enfoque para modelar la respuesta a ondas en metamateriales elástico-plásticos.

Explorando las propiedades de los frentes de onda en matemáticas y su importancia en varios campos.

Este estudio revela cómo E. coli adapta su movimiento en diferentes espacios.

Un nuevo enfoque de optimización topológica usando aprendizaje automático mejora la eficiencia del diseño.

Investigando cómo el desorden afecta el proceso de relajación en varios sistemas.