Oleg Korobkin

キロノヴァの重要性と重元素形成への影響を探ろう。

新しいエミュレーターがキロノバの光曲線の研究を加速させる。

この研究では、フローシミュレーションの精度と効率を向上させるためにテンソルトレインネットワークを導入しているよ。

ツールは、機械学習アプリケーションの科学的ワークフローでメタデータ管理を改善する。

機械学習がICF実験や材料の理解をどう変えるかを発見しよう。