シミュレーションにおける離散化が磁気挙動に与える影響を探ってみよう。
Samuel J. R. Holt, Andrea Petrocchi, Martin Lang
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シミュレーションにおける離散化が磁気挙動に与える影響を探ってみよう。
Samuel J. R. Holt, Andrea Petrocchi, Martin Lang
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Lyudmila Grigoryeva, Hannah Lim Jing Ting, Juan-Pablo Ortega
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新しい方法が医療用粒子輸送の予測を改善し、治療を早める。
Pia Stammer, Tiberiu Burlacu, Niklas Wahl
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PINTOが複雑な境界値数学問題を解決する方法を発見してみて!
Sumanth Kumar Boya, Deepak Subramani
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超高温セラミックスの科学とその応用を発見しよう。
Juan C. Herrera, Laura L. Sandoval, Piyush Kumar
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CHIPS-FFは研究者が半導体の材料挙動を評価する方法を変えてるよ。
Daniel Wines, Kamal Choudhary
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MADWAVE3が量子物理における分子の挙動や反応をどうシミュレートするか探ってみて。
Octavio Roncero, Pablo del Mazo-Sevillano
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小さいデバイスで熱がどんだけ動くか、そんでそれがテクノロジーにどう影響するかを発見しよう。
Sharif A. Sulaiman, Zahra Shomali
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新しいツールFDTDXがフォトニックデザインを加速させて、光の構造を作るのが簡単になったよ。
Yannik Mahlau, Frederik Schubert, Konrad Bethmann
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二相流体の相互作用とモデリング手法のワクワクする世界に飛び込もう。
Jens Keim, Hasel-Cicek Konan, Christian Rohde
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このガイドでは、量子光回路を効率的にシミュレーションする新しい方法が紹介されてるよ。
John Steinmetz, Maike Ostmann, Alex Neville
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新しい手法が機械学習と格子理論を組み合わせて、より良いサンプリングを実現してる。
Marc Bauer, Renzo Kapust, Jan M. Pawlowski
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新しい手法が石油、地下水、炭素貯蔵の流体シミュレーションを改善してるよ。
Jiamin Jiang, Jingrun Chen, Zhouwang Yang
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イジングマシンは、複雑な最適化課題を解決するための革新的なツールだよ。
Yunuo Cen, Zhiwei Zhang, Zixuan Wang
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新しいソルバーが材料中の電子の振る舞いを計算する方法を変える。
Tao Wang, Yang Kuang, Ran Zhang
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科学者たちは、革新的な触媒発見技術を使ってCO2をメタノールに変えようとしてるんだ。
Prajwal Pisal, Ondrej Krejci, Patrick Rinke
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新しい方法が、過冷却材料の粒子の動きを明らかにした。
Daigo Mugita, Kazuyoshi Souno, Masaharu Isobe
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研究者たちが高温超伝導体の潜在能力を日常使用のために解き放った。
Jakkapat Seeyangnok, Udomsilp Pinsook, Graeme John Ackland
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ニューラルネットワークは強力だけど、誤りにつながる致命的な弱点があるんだよね。
Jun-Jie Zhang, Jiahao Song, Xiu-Cheng Wang
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RadField3Dは放射線場をシミュレーションして、医療環境の安全性を高めるんだ。
Felix Lehner, Pasquale Lombardo, Susana Castillo
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人のプレイと機械学習を組み合わせて、素材デザインを向上させる。
Christopher W. Adair, Oliver K. Johnson
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HYDRAは心臓病の診断と治療に対してパーソナライズされたアプローチを提供してるよ。
Diego Renner, Georgios Kissas
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JUMPメソッドは分子シミュレーションを強化して、もっと速くて正確にするんだ。
Nicolaï Gouraud, Louis Lagardère, Olivier Adjoua
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羽田野・ネルソンリングの持続電流の謎を解き明かす。
Sudin Ganguly, S. K. Maiti
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アルミニウムナノ粒子の融解と凍結プロセスにおけるユニークな挙動を発見しよう。
Davide Alimonti, Francesca Baletto
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粒子サイズがポリシリコンの電気伝導性にどう影響するかを発見しよう。
Mikael Santonen, Antti Lahti, Zahra Jahanshah Rad
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最適化されたデザインとシミュレーションでソフトロボティクスを革命的に変える。
Leon Schindler, Kristin Miriam de Payrebrune
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新しい方法が化学シミュレーションをもっと速く、効率的にしてるって発見しよう。
David Lacoste, Michele Castellana
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ユニバーサルMLIPが材料特性の予測をどう改善するかを発見しよう。
Antoine Loew, Dewen Sun, Hai-Chen Wang
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ニューラルネットワークを効率化して予測の信頼性を高める方法を学ぼう。
Govinda Anantha Padmanabha, Cosmin Safta, Nikolaos Bouklas
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FlameForgeは、木造建築の火の動きをシミュレーションして、安全設計を向上させるんだ。
Daoming Liu, Jonathan Klein, Florian Rist
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二酸化チタンが再生可能エネルギーの生産をどう変えるか、見てみよう。
Marija Stojkovic, Edward Linscott, Nicola Marzari
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高エネルギー物理学で光子が物質とどんなふうにやり取りするか探ってみて。
Dmitriy Y. Anistratov, Terry S. Haut
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HPCNeuroNetは、高度な計算技術を使って粒子物理学のデータ処理を改善するよ。
Murat Isik, Hiruna Vishwamith, Jonathan Naoukin
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材料科学と工学における弾性定数の役割を探ってみよう。
Changpeng Lin, Samuel Poncé, Francesco Macheda
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新しい方法が機械学習を使って流体力学における粒子追跡を改善する。
Xuan Luo, Zichao Jiang, Yi Zhang
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新しいFLUKAバージョンが陽子放射線治療シミュレーションの精度を向上させたよ。
Alexandra-Gabriela Şerban, Juan Alejandro de la Torre González, Marta Anguiano
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OpenMM-Python-Forceは、MDシミュレーションと機械学習をつなげて研究を強化するんだ。
Zhi Wang, Wen Yan
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量子対角化は量子コンピューティングを効率的にして、問題解決能力を高めるんだ。
Juan Yao
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ナノ機械共振器の世界を探って、その技術における重要な役割を見てみよう。
Hendrik J. Algra, Zichao Li, Matthijs Langelaar
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テンソルが複雑なデータの理解をどう形作るか学ぼう。
Shihao Shao, Yikang Li, Zhouchen Lin
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密度汎関数理論が科学者たちが原子間相互作用を研究するのにどう役立つかを探ってみよう。
Kai Luo, Tingguang Wang, Xinguo Ren
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研究者たちは、モット絶縁体で超伝導を作るために光を使っている。
Sujay Ray, Martin Eckstein, Philipp Werner
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イジングモデルの量子コンピュータの進展における重要性を探ろう。
Duc-Truyen Le, Vu-Linh Nguyen, Triet Minh Ha
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新しい技術がパルサータイミングアレイのデータ分析を重力波のために効率化したよ。
Bo Liang, Chang Liu, Tianyu Zhao
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ニューラルネットワークが複雑な物理方程式にどう取り組むかを発見しよう。
Vasiliy A. Es'kin, Alexey O. Malkhanov, Mikhail E. Smorkalov
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SolarDesignがエンジニアや研究者のために太陽光発電の設計をどう変えてるかを発見しよう。
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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。
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エンジニアたちは、さまざまな構造物の振動制御を改善するために先進的なAI技術を使ってるよ。
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新しい活性化関数は、複雑な物理問題を解決するためのニューラルネットワークを強化するんだ。
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