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GFN-ROM améliore la réduction de l'ordre du modèle en utilisant des réseaux de neurones graphiques pour des simulations efficaces.

Cette étude présente une méthode pour améliorer les prédictions d'interaction fluide-structure pour les applications d'ingénierie.

De nouvelles méthodes améliorent la fiabilité des GEMs pour la recherche biologique.

Apprends à connaître les méthodes d'identification des modèles dans les systèmes de contrôle et leur importance.

Un outil rapide vérifie les modèles BPMN pour les erreurs, garantissant des processus d'affaires fluides.

Un aperçu de comment les polynômes biorthogonaux améliorent les méthodes de régression polynomiale.

Suivre les mouvements à travers des vidéos simplifie l'étude des systèmes complexes.

De nouvelles approches améliorent les stratégies de contrôle pour des systèmes complexes et non linéaires en utilisant des caractéristiques aléatoires.

Un aperçu de deux approches clés en science des données et de leurs forces uniques.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des charges électroniques dans les réseaux électriques.

Combiner des classes d'état stochastiques et la simulation permet une meilleure analyse des systèmes complexes.

De nouvelles approches s'attaquent aux dépendances des réclamations pour une meilleure gestion des risques.

Combiner plusieurs modèles donne des prédictions plus précises.

Un outil facile à utiliser pour créer des réseaux de Petri et simuler des systèmes complexes.

La recherche présente Fusion-LLM pour améliorer la prédiction du comportement des électrons chauds dans la fusion.

Une nouvelle approche améliore la modélisation CSG en utilisant la logique floue pour des transitions plus douces.

Funplex améliore l'efficacité dans la modélisation des systèmes énergétiques et l'engagement des parties prenantes.

Apprends comment les copules en vigne améliorent les prédictions dans des relations de données complexes.

LaseNet améliore l'extraction des variables cachées dans les modèles cognitifs en utilisant des réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction et la localisation des signaux sans fil en utilisant des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de GP pour gérer des designs 3D imprimés complexes.

Examiner comment les modèles gaussiens latents améliorent l'analyse des données en santé publique et en migration.

CHCDS améliore la précision des prédictions sans partitionnement des données.

Méthodes pour une localisation précise des sources en tenant compte des effets de couplage mutuel.

Une approche pratique pour modéliser les convertisseurs contrôlés par droop pour une meilleure analyse de performance.

Une nouvelle approche de la modélisation des systèmes énergétiques améliore la vitesse et la flexibilité.

Cet article discute d'une nouvelle méthode de calibration des modèles basés sur des agents en utilisant des forêts aléatoires.

Apprends comment les modèles à ordre réduit aident à analyser des systèmes complexes en utilisant l'entropie de causalité.

Les ROM simplifient les simulations complexes pour des solutions d'ingénierie efficaces.

Des techniques de modélisation efficaces améliorent les processus de conception en ingénierie et réduisent les coûts.

Une nouvelle approche de modélisation améliore la compréhension des réseaux biologiques complexes.

Une étude sur l'amélioration des solutions pour les conditions aux limites en maths et en ingénierie.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des données astronomiques grâce à un apprentissage iteratif.

Explorer le rôle de la géométrie dans la compréhension des dynamiques biologiques et des cycles limites.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et l'efficacité dans la résolution des problèmes inverses.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la modélisation des solvants dans les études computationnelles.

Présentation d'une méthode bayésienne pour inférer des états cachés dans des systèmes complexes.

Analyse de la performance de la Décomposition Orthogonale Propre en excluant les quotients de différence.

Un nouveau cadre améliore la modélisation prédictive en fusionnant différentes sources de données d'ingénierie.

Un nouveau modèle de simulation améliore la compréhension du comportement de l'humidité atmosphérique.