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De nouvelles techniques d'apprentissage automatique améliorent les prévisions en plasticité des polycristaux.

De nouvelles techniques de modélisation améliorent la compréhension de la structure de l'ADN et de ses fonctions.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de transport de chaleur dans des plasmas anisotropes pour la recherche sur la fusion.

Des chercheurs créent des modèles plus simples pour prédire les comportements complexes des fluides de manière efficace.

Enquête sur comment l'interférence affecte la production de paires de bosons de Higgs.

Découvrez comment le Connectome-Manipulator aide à étudier les connexions neuronales et le fonctionnement du cerveau.

Un aperçu des nouveaux modèles qui améliorent les prédictions d'interaction des particules.

De nouvelles techniques améliorent la compréhension de la localisation des contraintes dans les matériaux sous stress.

Un aperçu de l'étude des problèmes de libre-discontinuité en science des matériaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de séries temporelles dans différents domaines.

La recherche vise à améliorer les modèles du comportement rétinien dans la vision.

Netflux simplifie la modélisation biologique pour les chercheurs et les étudiants.

Les réseaux de neurones rationnels améliorent la précision et l'efficacité des dynamiques fluides dans les simulations.

Présentation d'une nouvelle méthode pour le modèle de consolidation de Biot en utilisant des techniques de Boltzmann sur réseau.

Explorer les transitions de phase liquide-liquide dans des solutions de protéines et leurs implications.

De nouvelles approches améliorent la modélisation des comportements physiques dans des géométries variées.

Des recherches montrent comment l'hydrogène dense et chaud conduit l'électricité dans des conditions extrêmes.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour des simulations améliorées en magnétodynamique.

Un aperçu de comment les méthodes mathématiques aident à prédire le comportement des matériaux sous contrainte.

Découvre comment les grilles Voronoi-Delaunay fusionnées améliorent les solutions de problèmes aux limites dans des domaines complexes.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des propriétés des matériaux en utilisant des techniques avancées.

Des chercheurs améliorent des circuits quantiques supraconducteurs pour des applications technologiques avancées.

SEE-ME améliore l'estimation de pose en prenant en compte les interactions humaines dans des espaces virtuels.

Le flow de recuit propose des techniques d'échantillonnage améliorées pour des distributions complexes dans différents domaines.

De nouveaux outils aident à mieux gérer les changements brusques dans les simulations de fluides.

Des recherches montrent comment le cerveau adapte les compétences motrices grâce à la dynamique neuronale.

incompressibleFoam propose des solutions innovantes pour simuler les écoulements de fluides avec précision.

Un nouveau modèle prédit avec précision la défaillance des matériaux en utilisant une énorme quantité de données et des techniques avancées.

Une nouvelle approche pour étudier les neutrinos et leurs interactions avec les noyaux.

Utiliser des hypergraphes pour améliorer les prévisions des comportements des matériaux.

Une étude révèle comment les collisions affectent le confinement des particules dans les miroirs magnétiques.

ALKPU améliore les simulations de dynamique moléculaire en choisissant efficacement les points de données pour l'entraînement des modèles.

Découvrez comment les autoencodeurs adversariaux améliorent les modèles d'apprentissage machine avec des données limitées.

Découvre comment les membranes lipidiques protègent et régulent les fonctions cellulaires.

Combiner l'apprentissage machine avec la dynamique des fluides améliore la précision et l'efficacité des simulations.

Explore le comportement fascinant des fluides entre des surfaces en rotation.

Découvrez comment les MLIP universels améliorent les prévisions des propriétés des matériaux.

Une nouvelle fonction d'activation améliore les réseaux de neurones pour résoudre des problèmes physiques complexes.