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Des chercheurs améliorent la manipulation atomique en utilisant la lumière laser et des techniques avancées.

Cette étude combine des données RV et astrométriques pour mieux déterminer les masses des exoplanètes.

Découvrez les complexités de la causalité en mécanique quantique.

Une méthode fiable pour estimer la taille des génomes de plantes à partir d'échantillons congelés.

Une méthode plus rapide pour analyser les impacts des entrées sur les sorties du modèle.

Explorer les avantages de FGMRES préconditionné en mode fractionné dans le calcul en précision mixte pour des solutions efficaces.

Des chercheurs utilisent des neutrinos pour examiner la nature insaisissable de la matière noire.

Les scientifiques explorent les particules multi-chargées pour approfondir notre compréhension de la physique des particules.

HyperINR accélère les représentations neuronales implicites pour des visualisations scientifiques plus claires.

Enquête sur le principe d'équivalence à travers les observations des trous noirs.

Un aperçu de comment les protons et les neutrons sont organisés dans les noyaux atomiques.

Un aperçu de la matière noire et de son éventuelle connexion avec les champs scalaires.

Un réseau de neurones simple prédit les conditions initiales de l'univers assez efficacement.

Les récentes améliorations de la méthode YFS améliorent les simulations et les prévisions de collision de particules.

Un nouvel outil améliore l'étude des jets dans les collisions d'ions lourds et le plasma quark-gluon.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour détecter des jets étranges et découvrir de nouvelles particules.

Les techniques d'apprentissage automatique améliorent la précision dans l'estimation des paramètres des impulsions laser pour l'attoscience.

Des chercheurs explorent de nouveaux modèles pour résoudre les mesures conflictuelles de la constante de Hubble.

Un modèle d'apprentissage profond simplifie la détection des pics dans les expériences de cristallographie à rayons X.

TAS-Paths améliore la sécurité et l'efficacité dans la planification des mouvements des spectromètres.

Une nouvelle méthode pour améliorer la reconstruction des événements de collision de particules en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la classification du bruit dans les signaux d'ondes gravitationnelles.

De nouvelles méthodes permettent aux sondes spatiales de trouver leur position en utilisant des pulsars et des magnétars.

Cet article explore le rôle potentiel du dilaton dans la matière noire.

Le LSST va aider à découvrir et étudier des objets interstellaires plus petits au-delà de notre système solaire.

Des recherches révèlent de nouvelles méthodes pour des mesures quantiques précises en utilisant la lumière.

Les scientifiques étudient des ensembles causaux énergiques pour repenser les fondements de l'univers.

Des chercheurs proposent une énergie sombre précoce comme solution au désaccord sur la constante de Hubble.

La méthode FixFit simplifie les paramètres du modèle pour obtenir de meilleures idées scientifiques.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité dans la simulation des sauts quantiques dans des systèmes complexes.

Une nouvelle méthode résout efficacement des problèmes de distance complexes en biologie.

Des techniques innovantes améliorent la création de réseaux phylogénétiques à partir de données d'arbres.

Un aperçu de la non-localité quantique et de son importance en technologie et en physique.

Une nouvelle méthode de quadrature MultiExp Gaussian améliore la précision de l'intégration dans les calculs de structure électronique.

Explorer comment le calcul fractionnaire change notre vision de l'expansion et de l'âge de l'univers.

Une nouvelle approche améliore les prédictions des propriétés moléculaires en utilisant l'apprentissage automatique.

Découvrez comment l'Ensemble Slice Sampling améliore les méthodes d'échantillonnage statistique dans des modèles complexes.

Découvrez comment les Photon Field Networks transforment la visualisation volumique avec rapidité et clarté.

L'enquête DESI étudie les galaxies pour approfondir notre compréhension de l'énergie et de la matière sombres.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité dans la correction d'erreurs quantiques.