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Explorando métodos eficientes para simular la dinámica de vórtices en flujos de fluidos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de los excitones para mejores aplicaciones tecnológicas.

Explorando soluciones y reflexiones en estructuras matemáticas.

Este artículo examina el comportamiento de las partículas en diferentes flujos y sus implicaciones.

Nuevos métodos para modelar con precisión el comportamiento de partículas en fluidos de movimiento lento.

Una nueva técnica mejora el paso del tiempo en los modelos meteorológicos para hacer mejores predicciones.

LLP permite entrenar modelos usando etiquetas promedio de ejemplos agrupados.

Nuevo modelo de deep learning mejora la comprensión de las propiedades térmicas y transiciones de fase del PZO.

Un nuevo método mejora la velocidad y la precisión en las predicciones de regresión logística.

Los investigadores presentan PANASh para mejorar los métodos de cálculo nuclear.

Explorando un nuevo método para predecir las propiedades en estado excitado de los materiales con alta precisión.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la estimación en modelos probabilísticos al abordar el ruido.

Explorando técnicas para mejorar la modelación de sistemas paramétricos en ingeniería y ciencia.

Una mirada a los puntos autoduales y su importancia en la geometría y el álgebra.

SeaMoon ofrece un método nuevo para analizar la dinámica de proteínas usando solo datos de secuencia.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la eficiencia en la tomografía de procesos cuánticos y detectores.

Nuevas técnicas mejoran la estabilidad y precisión en simulaciones de dinámica estructural.

Un estudio sobre cómo mejorar las predicciones de propiedades vibracionales para materiales usando aprendizaje automático.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con enfoques tradicionales para estudiar materiales de manera eficiente.

Una mirada a IMSRG y su uso de operadores de tres cuerpos en estudios nucleares.

FKEA ofrece una forma nueva de evaluar modelos generativos sin necesitar conjuntos de datos de referencia.

Un nuevo operador de agrupamiento que utiliza la curvatura de Ricci mejora el aprendizaje en grafos.

Este artículo explora cómo los científicos estudian las distribuciones de carga de los mesones.

Nuevos métodos mejoran los cálculos de la apertura dinámica y la aceptación de momento en aceleradores de partículas.

Te presento eMBEX, un método para estudiar interacciones en materiales de manera más precisa.

Este artículo examina el modelo SYK y los métodos para preparar estados térmicos.

Nuevos métodos mejoran la modelación de la estructura molecular a partir de datos de CryoEM.

Un enfoque novedoso para analizar redes de dislocaciones bajo condiciones de estrés.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje en problemas complejos.

Explora las últimas características y aplicaciones del paquete ipie para AFQMC.

Aprende cómo VPR mejora la eficiencia en la inferencia bayesiana al actualizar la información previa.

Nuevos métodos mejoran las soluciones para el problema de Helmholtz en ingeniería y matemáticas.

GNNOpt simplifica la predicción de propiedades ópticas a partir de estructuras cristalinas, mejorando el descubrimiento de materiales.

Explorando nuevos métodos para entender el movimiento de fluidos en materiales porosos.

Este artículo explora nuevos métodos para simular flujos de fluidos con tecnología de GPU.

Estudiando cómo el tamaño del modelo computacional afecta a las aleaciones de perovskita inorgánica de haluros mixtos.

Presentando nuevos solucionadores para un transporte óptimo eficiente en el aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de turbulencia en condiciones hipersónicas con efectos de pared fría.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de interacciones entre anticuerpos y antígenos.

Este artículo revisa métodos numéricos para PDEs elípticas, centrándose en la colocación y redes neuronales.