この研究は、グラフ、交差、サイン付き置換の関係を探ってるよ。
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コンピューターサイエンス - 計算幾何学
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向き付きグラフの上向き点集合の埋め込みに関する研究で、特に曲がりに焦点を当ててるんだ。
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ドローンとトラックが配達方法を効率的に変えてる様子を調べてる。
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研究によると、DBAは時系列データを平均化する効率が高いんだって。
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幾何学と代数学で重なり合う曲線を研究する方法を探ってる。
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新しい技術が単位円グラフの直径計算を改善して、効率的なネットワーク分析を助ける。
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SurfaceNetsは、医療や生物学のアプリケーションで複雑なデータを可視化する効率を向上させるんだ。
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最近の進展で、曲線の違いを測る速度と精度が向上したよ。
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新しい方法が、積分可能なフレームフィールドを使って四辺形メッシュ生成を強化する。
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この記事では、ポリゴン内のポイントをカバーする最小の円形エリアを見つける方法について話します。
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3Dモデリングで柔軟でユーザーが調整できるポリキューブレイアウトを作る新しいアプローチ。
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コアセットは、精度を維持しつつ機械学習で効率的な計算を可能にする。
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この記事では、効率的なルート計画のための可視性ベースの検索における課題と方法について探っていくよ。
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新しいフレームワークがグラフの視覚化の明確さとスケーラビリティを改善する。
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ハーティガンの方法とクラスタリングにおける役割を探る。
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グラフサイクル表現を改善するためのメッセージ回避を紹介するよ。
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変化する幾何環境での頂点被覆とマッチングの維持に関する研究。
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マイナーが取り出せる価値が分散型金融とAMMに与える影響を調べる。
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新しい方法は、形を低周波と高周波に分けることで3Dモデル編集を改善する。
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この記事では、剛性回路における2スプリットを使って回路多項式計算を改善する方法について議論してるよ。
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この研究は、図での明瞭性を向上させるための境界ラベリング技術を調べてるよ。
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スパナーやスタイナー点、そしてそれらがいろんな応用でどれだけ重要かの概要。
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エラーやデータノイズを考慮した経路の類似性を測定する方法。
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新しい平面性定義を用いたレベルグラフのための柔軟なクラスタリング手法の探求。
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移動物体の軌道を分析してグループ化する方法が改善された。
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平面の形を最大限に照らすための最適な光の角度を探る。
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ボクセル化は、いろんな分野で3D画像の分析を簡単にするよ。
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新しいアルゴリズムが幾何学における色付きポイントのマッチング効率を向上させた。
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衝突なしで長方形のロボットを動かす複雑さを探ってみて。
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幾何学的な形を使って効率的に点をカバーする方法に関する研究。
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研究者たちは、さまざまな生物システムにおける複雑な分岐ネットワークを研究するための客観的な方法を提案している。
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新しいアプローチで、機械学習を使って結晶の特性を予測するスピードと精度が向上したよ。
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多角形における最小凸包と最大隠れ集合問題を見てみよう。
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最小外接球問題とその応用についての簡潔な紹介。
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ネットワークのポイントが変わるときにスパナを効率的に保つ方法を学ぼう。
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この研究は、大きなデータセットを効率よくクラスタリングするためのストレージニーズを調査してるんだ。
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この記事では、さまざまな幾何学的構造における整数距離のポイント配置を調べる。
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この記事では、測地線ディスクとその交差点を研究する新しい方法を紹介します。
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