バッテリー応用におけるリチウムコバルト酸化物の理解を深めるために機械学習を活用する。
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コンピューターサイエンス - 計算工学、金融、科学
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この研究は、制御された実験設定を使って地質カーボン貯蔵のモデルを比較してるよ。
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プラズマ中の中性粒子のための流体モデルへの体系的アプローチ。
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買い手の制約の中で、売り手がどのように価格を最適化して売上を増やすかを見てみよう。
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新しい方法がEEGとMEGを使った脳の活動予測の効率を高める。
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影響ゾーンを通じてビームデザインを最適化する新しいアプローチ。
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地域の電力市場は、効率的なエネルギー取引と再生可能資源の管理を可能にする。
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新しいサーマルクロークのデザインで、障害物周りの熱の流れの管理が改善されたよ。
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研究が赤血球の形と振る舞いについての新しい発見を明らかにした。
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このアプローチは、測定データを使って回路をシミュレートして、エラーを減らすんだ。
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最適化されたデータ準備とGPUアーキテクチャを使って、バーチャルスクリーニングの速度を向上させてるよ。
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形状最適化は、パラメータフリーの方法を通じて、さまざまな工学分野でデザインを改善する。
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新しいモデリング技術が血流のシミュレーションの精度と速度を向上させた。
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新しい方法で車両の通信とセンサーの効率が向上するよ。
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研究を改善するための正確な腎血管モデルを作成する新しい方法。
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この研究では、報酬が減価することが意思決定にどう影響するかを調査してるよ。
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デザインとシミュレーションを結びつけて、より効率的な新しいアプローチ。
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GDLはエンジニアがグラフ構造を使って効率的に設計問題に取り組むのを助けるよ。
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画像分類を通じて株価の変動を予測する革新的なアプローチ。
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新しいモデルが地下水の予測を効率よく、手頃な価格で改善したよ。
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新しい方法がGPUとCPUを組み合わせて、効率的な流体-粒子シミュレーションを実現したよ。
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NSTOは構造設計を簡素化して、スピードと品質の向上を提供するよ。
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新しい方法が、複数の形状にわたる材料の挙動分析の効率を向上させるんだ。
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化学工学のモデルをより良くするために、メカニズムベースの方法とデータ駆動型の方法を組み合わせる。
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GraphITは、効率的なモデリングのためにEM戦略と非凸ペナルティを組み合わせてるんだ。
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新しい方法は、効率的な設計のためにレベルセット技術とニューラルネットワークを組み合わせてるよ。
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オプションの評価を早くする方法は、金融での意思決定を改善する。
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乱流モデルを改善すると、流体力学シミュレーションの精度が上がるよ。
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予測モデリングにおける検証実験をデザインするための体系的アプローチ。
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研究者たちは、電場を通じてストレスを管理する材料を作成している。
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新しい方法がストレス下での材料の研究を改善してるよ。
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スパース化が複雑なネットワークシステムを効率的に管理する方法を学ぼう。
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数値手法と機械学習を組み合わせることで、流体-構造相互作用シミュレーションが改善されるよ。
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新しいモデルが格子量子色力学におけるデータ追跡を改善したよ。
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この研究は、プラズマの挙動を理解するために数値シミュレーションを使ってランドー減衰を調べてるよ。
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この記事では、経路モジュールが生化学ネットワークの研究にどのように役立つかを探ります。
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核用途におけるザイカルロイ-4の再結晶化がどのように影響するかを調べる。
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アンテナ設計は、現代の通信ニーズに合わせてトポロジー最適化によって改善される。
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取引コストと保有コストを組み込んだポートフォリオ最適化に関する研究。
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WakeNetは、タービンの後流に関する高度なモデル技術を使って風力発電所の効率を向上させる。
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制約のある非線形最適化を改善する方法を見てみよう。
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