La velocità dell'RNA aiuta a capire come le cellule evolvono analizzando l'espressione genica.
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Matematica - Analisi numerica
RSSUn nuovo metodo migliora la stima della temperatura nei materiali senza misurazione diretta.
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Tecnica innovativa migliora l’efficienza nell’analisi del flusso di fluidi e delle onde.
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Un nuovo sistema migliora l'accuratezza e l'efficienza nel modellare le interazioni tra fluidi binari.
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Un nuovo approccio migliora i calcoli del flusso termico nei ricevitori solari.
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Esplora i metodi recenti e il loro impatto sull'efficienza dell'ottimizzazione.
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Un nuovo approccio a precisione mista migliora la risoluzione dei problemi di minimi quadrati totali.
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La ricerca esplora le reti neurali per gestire in modo efficace il controllo nei sistemi quantistici.
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Esplora metodi per accelerare il processo di ricerca di soluzioni a problemi complessi.
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Questo articolo parla dell'uso di mini-lotti con processi gaussiani per risolvere PDE non lineari.
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Introducendo l'Operatore Neurale di Vandermonde per simulazioni PDE più efficienti con dati irregolari.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del modello per i pattern di diblock copolimeri usando dati di imaging.
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Un approccio più veloce alle simulazioni delle particelle migliora l'analisi dei dati per le strutture dei materiali.
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Presentiamo il metodo X-HDG per risolvere equazioni complesse di convezione-diffusione.
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Nuovo metodo migliora l'efficienza nella simulazione di sistemi di particelle complessi.
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Uno studio sulle leggi di conservazione non locali migliora le simulazioni del traffico e del comportamento delle folle.
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Nuovi metodi che usano reti neurali migliorano l'efficienza nei problemi di ottimizzazione complessi.
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Migliorare la qualità delle immagini con strategie innovative di reti neurali.
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I Metodi degli Elementi Virtuali semplificano lo studio dei materiali sotto stress e deformazione.
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Scopri come gli operatori integrali al confine migliorano la modellazione e le simulazioni del suono.
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Introducendo un metodo efficace per modellare la diffusione del calore nei plasmi da fusione.
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Scopri come i modelli frazionari a compartimenti migliorano la comprensione del comportamento dei farmaci.
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RANS-PINN combina machine learning e fisica per previsioni di flusso turbolento più rapide.
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Gli aerei emettono gas serra, creando scie che influenzano il clima della Terra.
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Uno sguardo a come si comporta la luce quando interagisce con materiali riflettenti.
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Nuovi metodi migliorano le simulazioni del comportamento delle onde elettromagnetiche in geometrie complesse.
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Nuovo metodo combina machine learning con modellazione della turbolenza per simulazioni migliori.
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Un metodo che utilizza wavelet per risolvere in modo efficace equazioni di oscillazione frazionarie complesse.
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Un nuovo framework ottimizza l'apprendimento attivo su vari tipi di dati.
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I ricercatori hanno sviluppato un metodo per migliorare il rilevamento di oggetti nascosti come le mine.
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Una panoramica semplice sulla decomposizione dei tensori e le sue varie applicazioni.
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Un nuovo approccio ai problemi non lineari di valore iniziale e al contorno nella dinamica dei fluidi.
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I metodi randomizzati offrono soluzioni efficaci per le sfide dei minimi quadrati senza avere accesso ai dati completi.
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Approcci innovativi affrontano problemi inversi usando tecniche basate sull'apprendimento e reti invertibili.
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Una panoramica delle equazioni del momento per acque poco profonde e della loro importanza nella dinamica dei fluidi.
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Un nuovo metodo per studiare il comportamento delle fibre nel flusso di fluidi per l'ecologia e l'ingegneria.
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Uno sguardo ai metodi per semplificare le equazioni cinematiche e garantire la stabilità della simulazione.
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Questo articolo parla della quantificazione dell'incertezza nella fisica dei plasmi e della sua importanza per l'energia da fusione.
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Questo documento presenta un approccio per problemi di controllo ottimale ellittico con vincoli di stato rigorosi.
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Esplorare piccoli cambiamenti nelle immagini che ingannano i modelli di deep learning in vari settori.
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