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Cet article explique comment les scientifiques étudient les ions clés dans l'eau en utilisant des méthodes informatiques.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de la matière active en réduisant les fluctuations de densité.

Une approche automatisée améliore l'efficacité et la précision dans la simulation de matériaux poreux.

Présentation d'un cadre pour étudier les interactions biologiques complexes en utilisant la théorie du transport optimal.

Une étude révèle les facteurs qui influencent la performance des GCN à une seule couche sur différents modèles de données.

Examiner comment les ondes spiralées influencent l'activité cérébrale et les fonctions cognitives.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des matériaux poroélastiques dans les tissus biologiques.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation des ondes sonores solaires tout en économisant des ressources informatiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modelage de substituts en utilisant des principes physiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de l'acide sulfurique aqueux en utilisant des techniques de machine learning.

Le nouveau Modèle de Déconvolution Directe Discrète améliore la précision de la simulation de turbulence.

Une nouvelle approche transforme la façon dont on modélise les interactions entre fluides et solides.

Cette étude développe de nouvelles méthodes pour analyser les interactions dans les jeux de champ moyen.

Améliorer les prévisions atmosphériques grâce à des techniques de modélisation innovantes.

Une approche intégrée pour étudier les transitions de phase avec des incertitudes et des frontières d'injection.

La recherche met en lumière les propriétés de l'aluminium dans des conditions extrêmes.

Une nouvelle méthode améliore les simulations des flux biphasés avec transfert de masse et de chaleur.

Explorer l'interaction des Laplaciens fractionnaires sous conditions de Neumann et leurs implications.

Cet article discute des méthodes efficaces pour estimer les paramètres dans des modèles basés sur des agents.

Explorer les effets de la matière noire auto-interagissante sur les structures des galaxies.

Découvre comment de nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans des problèmes scientifiques complexes.

Explorer le lien entre les réseaux de neurones et les automates cellulaires à travers la logique à valeurs multiples.

Examiner comment les méthodes computationnelles améliorent la compréhension des superalliages à base de nickel.

Une étude examine l'impact d'AlphaFold 2 sur la détermination de la structure des protéines par remplacement moléculaire.

Un nouveau réseau nucléaire améliore les simulations d'explosions de supernovae avec plus de précision.

Une nouvelle approche utilisant des réseaux de neurones graphiques pour des simulations de matériaux multiscalaires efficaces.

Un nouveau modèle de mur améliore les prévisions des flux turbulents tout en reduisant les coûts de calcul.

De nouveaux modèles améliorent les simulations d'hydrogels pour des applications de bioprinting.

Utiliser l'apprentissage automatique pour modéliser et prédire les spins dans les matériaux magnétiques.

Un aperçu de comment les modèles de circulation sanguine aident dans le traitement des maladies cardiaques.

Enquête sur comment la neuromodulation améliore les performances des réseaux de neurones récurrents.

Aperçus sur le comportement de la dynamique des fluides turbulents et leurs implications.

De nouveaux ensembles de données et des techniques d'apprentissage automatique améliorent la compréhension des matériaux à haute entropie.

Un nouveau modèle améliore les simulations de flux de gaz dans des conditions complexes.

L'apprentissage automatique améliore les prédictions des bandes interdites, ce qui renforce la compréhension des propriétés électroniques des matériaux.

Une nouvelle approche améliore les descripteurs d'interaction atomique avec la distance géodésique.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la simulation de matériaux complexes.

Une nouvelle approche améliore les simulations d'écoulement turbulent grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions pour le transfert de chaleur dans les matériaux en utilisant des techniques de modélisation mixte.

Cette étude se concentre sur l'obtention d'un consensus majoritaire fiable dans les populations microbiennes.