G2C3 améliore les simulations de la microturbulence plasma dans les dispositifs de fusion en utilisant des réseaux de neurones.
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La science de pointe expliquée simplement
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Combiner les données DEER avec AlphaFold2 améliore les prédictions de forme des protéines.
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Combiner Parareal et les réseaux de neurones permet de résoudre les EDO plus rapidement.
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Les réseaux de neurones améliorent les solutions pour des équations différentielles partielles complexes.
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Examiner la turbulence en se concentrant sur les équations d'Ekman-Navier-Stokes et les simulations numériques.
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Une nouvelle approche utilisant Galerkin-Boltzmann et des réseaux de neurones pour analyser le comportement des fluides.
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Une nouvelle méthode quantique améliore considérablement les calculs d'énergie moléculaire.
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Des techniques comme l'apprentissage sur variétés aident les scientifiques à interpréter efficacement de gros jeux de données.
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Le code Python avancé facilite l'étude des PDF de transverse en physique des particules.
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Une étude sur l'ionisation de l'hydrogène en utilisant des simulations de dynamique moléculaire classique.
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Combiner la décomposition de domaine et l'inférence d'opérateur pour des simulations plus rapides.
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TomoPicker simplifie la recherche de particules dans les images Cryo-ET, ce qui réduit considérablement le travail manuel.
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La recherche examine des états quantiques complexes dans les théories de jauge sur réseau en utilisant le modèle de Schwinger.
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Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour prédire la diffusion d'infos dans les systèmes quantiques.
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Cet article parle des états vibratoires du méthanol et de leur importance.
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BaNDyT combine des simulations et des réseaux pour faire avancer la recherche sur les protéines.
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Combiner des méthodes traditionnelles avec l'IA pour améliorer les solutions PDE.
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Un aperçu de comment la relativité numérique façonne notre compréhension des ondes gravitationnelles.
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