AIの統合が走査プローブ顕微鏡を変えて、室温での測定がもっと良くなったよ。
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テンソルネットワークがいろんな産業応用を変革してプロセスを最適化する方法を発見しよう。
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機械学習が気候データの分析と予測をどうやって向上させるかを探ってるんだ。
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機械学習は、さまざまな業界での粘弾性流体の挙動に関する洞察を提供する。
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材料の欠陥を研究することで、いろんな用途での性能が向上することがあるよ。
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新しいアプローチは、量子アルゴリズムとマルチレベル技術を組み合わせて複雑な問題に挑む。
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LSTMモデルを使うことで、世界中の水文研究で流量予測が向上するよ。
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機械学習が材料挙動モデリングをどう変えるかを発見しよう。
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新しい方法が騒がしい環境でのポリマー結晶化プロセスの分析を改善する。
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新しいアプローチが、乱れがトポロジカル材料にどんな影響を与えるかを明らかにしている。
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限られたデータから未知の磁場を再構成するためにベイズ推定を使う。
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新しい方法がシミュレーションでブラックホールの表面水平を見つけるのを改善する。
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新しいMPM実装が気体の流れのシミュレーションを大幅に改善する。
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深層学習を使ってプラズマのダイナミクスを分析すれば、核融合エネルギーの制御が良くなるよ。
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ベイズ最適化は量子ガスの制御を変えて、実験結果を向上させる。
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量子物理シミュレーションにおいて、負の値が計算に与える影響を調べる。
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効果的拡散率がさまざまな流体の流れの中で粒子の動きにどんな影響を与えるか探ってみて。
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Nvidiaのテンソルコアを使って、電子構造理論計算のスピードをアップさせる。
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時間と空間にわたる複雑な物理システムを解くためのシンプルなアプローチを紹介するよ。
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新しい方法がデータサンプリングを強化して、分子動力学シミュレーションを改善する。
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GEMを紹介するよ。グラフニューラルネットワークを使って、マクスウェルの方程式を早くて正確に解くソリューションなんだ。
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高度な分析技術を使ったTbCo薄膜の構造に関する研究。
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新しい方法が低圧環境でのガス混合物のシミュレーションを改善してる。
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光子メタ構造は、通信やセンシングのための高度な技術のために光を操るんだ。
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GROMACSがAMDのGPUでの分子動力学シミュレーションのパフォーマンス向上のためにSYCLを統合したよ。
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XtalOptの最新機能をチェックして、高度な材料予測をしよう。
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PANBBをチェックしてみて！材料科学の効率的な結晶構造緩和のための新しい方法だよ。
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太陽粒子イベントは、飛行機の安全性や放射線レベルに影響を与えることがある。
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TRACEは天体の動きをシミュレーションする際の精度と速度を向上させる。
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エネルギーがシアン化カリウム分子の動きにどう影響するかを探る。
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新しい方法が機械学習と人間の専門知識を使って、積分可能なシステムを見つけるのを助けてるよ。
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さまざまな条件下での固体窒素の相と挙動を探ってみて。
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量子コンピュータは複雑な化学システムをシミュレーションするのに役立って、より良い予測ができるようになるんだ。
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この記事では、物理学におけるシュレーディンガー-ポアソン方程式を解くための2つの方法を検討します。
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この記事では、温度と粘度がポリマーの挙動に与える影響を調べているよ。
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マーシャク波の探求と、それが物質中のエネルギー移動に与える影響。
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機械学習が粒子物理学のデータ分析をどう改善するか探ってる。
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量子力学と粒子の動きを扱う数値解析についての考察。
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研究が外部の力によって駆動される量子システムに関する新しい洞察を明らかにした。
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新しい方法で、非平衡系の量子粒子の研究が進んでるよ。
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