Últimos artículos para Innovaciones en Investigación

Utilizando grafos acíclicos dirigidos para mejorar los cálculos de amplitud de dispersión en física de partículas.

La investigación revela nuevas familias de grafos regulares de borde-girth con propiedades únicas.

Los investigadores innovan en el diseño de proteínas con técnicas de muestreo avanzadas para mejores anticuerpos.

Explorando las propiedades únicas y aplicaciones de la materia crítica en varios campos.

Nuevos métodos de poda mejoran el rendimiento de grandes modelos de aprendizaje automático con menos uso de recursos.

Los sensores de imagen modificados mejoran la detección de haces de positrones de baja energía en la ciencia de materiales.

Un nuevo método mejora la estimación de parámetros PK a partir de datos de DCE-MRI sin necesidad de entrenamiento emparejado.

Nuevos métodos mejoran los cálculos de materiales con fuertes interacciones electrónicas.

Un enfoque novedoso mejora las predicciones para materiales como los aislantes de Mott usando DFPT.

Un nuevo método estabiliza el entrelazamiento entre emisores cuánticos no idénticos usando luz láser.

El proyecto FASTPIX desarrolla un sensor de detección de partículas de alta precisión para futuros experimentos de física.

Una mirada al potencial de los wakefields de plasma para aceleradores de partículas compactos.

La investigación destaca comportamientos únicos en combinaciones de grafeno y WSe.

Investigadores encuentran una forma innovadora para que las ondas sonoras viajen en una sola dirección sin dispersarse.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la alineación de nubes de puntos médicos a lo largo del tiempo.

Un nuevo optimizador mejora la instanciación y eficiencia de circuitos cuánticos.

Nuevas técnicas mejoran la protección y el procesamiento de la información cuántica.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de la distribución de pesos en redes neuronales bayesianas.

Aprende cómo la ptychografía electrónica mejora la imagen de materiales a escalas atómicas.

El ASIC ALTIROC1 mejora la precisión de tiempo para experimentos de partículas en el LHC.

IMSRG-Net usa aprendizaje automático para simplificar cálculos complejos de física nuclear.

Las mejoras en los modelos de difusión aumentan la velocidad y precisión en la creación de datos.

Los investigadores combinan métodos de captura para mejorar la eficiencia en la captura de partículas.

Un estudio revela cómo la temperatura y la composición afectan las propiedades superconductoras en películas.

Nueva técnica mejora la eficiencia de la emisión de un solo fotón desde puntos cuánticos.

Nuevos métodos en polarimetría óptica mejoran la detección temprana del cáncer de cuello uterino.

Un nuevo enfoque en la podas mejora la velocidad y la eficiencia en los modelos de aprendizaje profundo.

Este artículo explora cómo el desorden afecta las propiedades electrónicas de los semimetales de Euler.

La investigación resalta el crecimiento efectivo de capas de (In,Ga)N para aplicaciones de emisión de luz.

La investigación busca ayudar a los veteranos con PTSD a dejar de fumar mediante tratamientos innovadores.

Un enfoque novedoso utiliza redes neuronales de grafos para predecir propiedades elásticas de manera eficiente.

Aprende cómo los cambios en la distribución afectan los modelos de aprendizaje automático y su efectividad.

Nuevos hallazgos revelan superconductividad en bismuto de talio por debajo de 6.2 Kelvin.

La investigación muestra que los aleaciones de medio Heusler desordenadas tienen potencial para la conversión de energía termoelectrica.

Este artículo explora un marco para manejar el ruido en computadoras cuánticas a través de la corrección parcial de errores.

Los investigadores están abordando los problemas de ruido en dispositivos cuánticos usando aprendizaje automático.

Explorando el papel de PDMP y el acoplamiento en la mejora de los métodos de muestreo estadístico.

Un nuevo método para cultivar redes neuronales artificiales inspiradas en la biología.

Descubre el impacto del conjunto de datos MNISQ en la investigación de machine learning cuántico.

Método innovador mejora las predicciones para conjuntos de datos complejos con mayor rapidez y eficiencia.