Informatique - Ingénierie, finance et science computationnelles

Présentation d'une nouvelle approche pour un échantillonnage efficace à partir de distributions complexes.

Apprends les meilleures pratiques pour améliorer le développement dans les projets de recherche axés sur les données.

Un regard sur comment le stress affecte les dégâts matériels et les prévisions.

Explorer comment les méthodes basées sur les données améliorent la compréhension des réponses des matériaux.

Examiner l'impact des accidents de la faune sur la sécurité ferroviaire dans le sud de la Pologne.

De nouveaux designs inspirés par la nature utilisant VoroTO améliorent efficacement les performances des matériaux.

Des stratégies innovantes améliorent les prévisions matérielles en utilisant des substituts d'apprentissage automatique.

Cet article explore comment des données uniques peuvent améliorer les prévisions de prix immobiliers au Japon.

Une nouvelle méthode pour planifier les réseaux de pistes cyclables vise à équilibrer les besoins des cyclistes et des automobilistes.

Analyser les clusters de traders révèle des tendances pour améliorer les prévisions d'investissement.

SplineGen améliore la modélisation B-spline en utilisant l'apprentissage automatique pour un meilleur ajustement des courbes.

Cette étude se concentre sur l'affinement de modèles pour simuler la croissance neuronale en utilisant des méthodes bayésiennes.

Dreamweaver améliore la planification de circuits intégrés en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Analyser les histoires des réseaux sociaux et leurs effets sur les tendances économiques.

Un aperçu du rôle de l'apprentissage automatique dans la performance des composites renforcés de fibres.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des relations entre actifs pour de meilleures stratégies d'investissement.

De nouvelles stratégies visent à améliorer la liquidité dans les systèmes de trading décentralisés.

Tempora-Fusion améliore les Casse-tête Temporels pour des calculs sécurisés et vérifiables.

Une plateforme standardisée pour tester des algorithmes d'apprentissage dans le contrôle aux limites des équations différentielles partielles.

Une nouvelle méthode prédit l'espacement optimal des mailles pour les simulations de fluides, améliorant l'efficacité.

Précision améliorée dans la simulation de structures d'ingénierie fines comme les coques et les poutres.

Apprenez des stratégies efficaces pour la gestion des erreurs dans des scénarios de co-simulation.

AFBench offre un vaste ensemble de données pour améliorer les techniques de conception d'profiles aérodynamiques.

Une nouvelle méthode améliore les simulations financières en utilisant des données détaillées du livre d'ordres.

Une nouvelle méthode améliore les calculs d'impédance de radiation pour une meilleure conception des appareils à ultrasons.

Cet article présente une méthode pour améliorer la modélisation du délaminage dans les matériaux composites.

Cet article parle des méthodes efficaces pour améliorer la quantification de l'incertitude dans des modèles complexes en utilisant des réseaux de neurones.

Explorer comment les modèles PANN simulent le comportement hyperélastique des poutres sous contrainte.

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

Un nouveau jeu de données améliore l'étude de l'aérodynamique des voitures pour une meilleure efficacité de conception.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des flux fluides pour une meilleure gestion des ressources.

Un nouveau cadre améliore la prédiction des biomarqueurs génétiques dans le cancer colorectal en utilisant des images de coupe entière.

Un aperçu concis des rapports de recherche sur les actions et de leur importance dans l'investissement.

ALPS simplifie la conception des surfaces photoniques en utilisant l'apprentissage automatique.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la précision des modèles cérébraux grâce à des techniques de simulation innovantes.

Un nouveau cadre améliore la modélisation prédictive en intégrant des données de capteurs et de simulation.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage profond pour améliorer la surveillance des structures.

Enquête sur comment les groupes concentrent leur attention pendant des expériences partagées.

Un nouvel outil améliore la vitesse et la précision dans la conception de circuits analogiques.

Le modèle TeVAE identifie efficacement les anomalies dans les tests de groupe motopropulseur des véhicules en utilisant des données de séries temporelles.