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Nouvelles méthodes pour modéliser avec précision le comportement des particules dans des fluides à mouvement lent.

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LLP permet de former des modèles en utilisant des étiquettes moyennes à partir d'exemples regroupés.

Nouveau modèle de deep learning améliore la compréhension des propriétés thermiques et des transitions de phase du PZO.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des prédictions en régression logistique.

Des chercheurs présentent PANASh pour améliorer les méthodes de calcul nucléaire.

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De nouvelles méthodes améliorent la précision des estimations dans les modèles probabilistes en s'attaquant au bruit.

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Un aperçu des points auto-duaux et de leur importance en géométrie et en algèbre.

SeaMoon propose une nouvelle méthode pour analyser la dynamique des protéines en utilisant juste les données de séquence.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans la tomographie des processus quantiques et des détecteurs.

De nouvelles techniques améliorent la stabilité et la précision des simulations en dynamique des structures.

Une étude sur l'amélioration des prévisions des propriétés vibratoires des matériaux en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage automatique avec des approches traditionnelles pour étudier les matériaux de façon efficace.

Un aperçu de l'IMSRG et de son utilisation des opérateurs à trois corps dans les études nucléaires.

FKEA propose une nouvelle façon d'évaluer les modèles génératifs sans avoir besoin de jeux de données de référence.

Un nouvel opérateur de pooling utilisant la courbure de Ricci améliore l'apprentissage des graphes.

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Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles de langage sur des problèmes complexes.

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De nouvelles méthodes améliorent les solutions pour le problème de Helmholtz en ingénierie et en mathématiques.

GNNOpt simplifie la prédiction des propriétés optiques à partir des structures cristallines, améliorant la découverte de matériaux.

Explorer de nouvelles méthodes pour comprendre le mouvement des fluides dans les matériaux poreux.

Cet article explore de nouvelles méthodes pour simuler des flux de fluides avec la technologie GPU.

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Présentation de nouveaux solveurs pour un transport optimal efficace en apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de turbulence dans des conditions hypersoniques avec des effets de paroi froide.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la prévision des interactions anticorps-antigènes.

Cet article passe en revue les méthodes numériques pour les PDE elliptiques, en se concentrant sur la collocation et les réseaux de neurones.

Un aperçu de la manière dont les matrices d'influence aident à analyser les systèmes quantiques et leurs environnements.