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Le PINNs uniscono la fisica con i dati per risolvere problemi scientifici complessi in modo efficiente.

Un metodo per l'ottimizzazione neutra al rischio in ambienti incerti.

Un nuovo modo per quantificare i rischi in sistemi con parametri incerti usando miscele gaussiane.

Le reti neurali migliorano le soluzioni per le equazioni differenziali parziali complesse.

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Un approccio innovativo che utilizza Galerkin-Boltzmann e reti neurali per analizzare il comportamento dei fluidi.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni delle reti neurali per risolvere equazioni fisiche complesse.

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Uno sguardo all'uso dei metodi bayesiani per migliorare l'efficienza degli esperimenti in vari settori.

Combinare metodi tradizionali con l'IA per migliorare le soluzioni PDE.

Un nuovo framework combina l'apprendimento automatico e le PDE per una modellazione scientifica efficiente.

Il calcolo ottico offre metodi efficienti per risolvere equazioni differenziali parziali complesse.

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Le reti neurali razionali migliorano l'accuratezza e l'efficienza della dinamica dei fluidi nelle simulazioni.

Un metodo per modellare in modo efficiente sistemi complessi mantenendo le proprietà chiave.

Esplorando l'impatto del principio di continuazione unica sul comportamento delle onde nei materiali conduttivi.

Esaminando il modello EMI per la trasmissione del segnale cellulare nei tessuti.

Un'introduzione alle equazioni differenziali e alla loro importanza in vari settori.

Un nuovo metodo per migliorare l'addestramento nelle reti neurali informate dalla fisica.

Un nuovo approccio migliora l'efficacia dell'apprendimento profondo nella risoluzione di PDE.

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Un approccio fresco per affrontare in modo efficiente sfide di controllo complesse.

Tecniche innovative migliorano il controllo su sistemi difficili descritti da Equazioni Differenziali Parziali.

Un nuovo metodo unisce tecniche numeriche con reti neurali per risolvere equazioni complesse.

VINO unisce fisica e machine learning per soluzioni PDE efficienti.

Scopri come la simmetria aiuta a semplificare efficacemente le PDE complesse.

AMG offre un approccio nuovo per risolvere in modo efficiente equazioni differenziali parziali complesse.

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Il calcolo quantistico promette nuovi modi per affrontare sfide ingegneristiche complesse.

Un nuovo metodo per migliorare la pianificazione delle traiettorie dei robot usando tecniche di flusso di calore.

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Combinare meta-apprendimento e GAM per migliorare le soluzioni PINN per equazioni complesse.

I processi gaussiani di Ehrenpreis-Palamodov migliorano l'accuratezza nella risoluzione delle PDE.

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