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Cet article présente une méthode pour réduire les coûts de calcul dans l'estimation de quantités inconnues.

Un nouveau cadre de modèle de diffusion améliore la restauration d'images à partir de versions dégradées.

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Meent améliore les simulations électromagnétiques et l'apprentissage automatique pour la conception de dispositifs optiques.

UniFIDES simplifie la résolution d'équations intégro-différentielles fractionnaires complexes.

Un aperçu de la façon dont les ondes interagissent avec des obstacles dans différents domaines.

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Un aperçu des problèmes inverses et des méthodes pour des reconstructions précises.

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De nouvelles méthodes améliorent l'inférence des propriétés des matériaux en mécanique et en imagerie médicale.

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Cette étude examine les PINNs bayésiens pour estimer les paramètres des PDE à partir de données bruitées.

PDEformer-1 simplifie la résolution des équations aux dérivées partielles unidimensionnelles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

De nouvelles techniques améliorent l'imagerie médicale grâce à la tomographie par impédance électrique.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données avec des informations incomplètes.

Cet article explore la résolution de problèmes inverses en utilisant des modèles et des techniques avancés.

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Une nouvelle méthode améliore la reconstruction d'images dans des données médicales bruyantes.

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Explorer le monde fascinant des AGN et de leurs jets.

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La guidance de diffusion par ensemble Kalman propose une nouvelle façon de résoudre des problèmes inverses complexes.

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Une plongée profonde dans les opérateurs biharmoniques et leur rôle dans les problèmes inverses.

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