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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New Science Research Articles Everyday
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。
Wei E. I. Sha, Xiaoyu Wang, Wenchao Chen
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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。
Daniel A. Serino, Evan Bell, Marc Klasky
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ナノプラズモニクスが光の制御と技術にどう影響を与えるかを探る。
Md. Imran Khan, Sayantani Ghosh, Arnold D. Kim
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電子顕微鏡が原子レベルでの物質の構造を明らかにする方法を発見しよう。
Arya Bangun, Oleh Melnyk, Benjamin März
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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。
A. Tollardo, F. Cadini, M. Giglio
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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。
Vasiliy A. Es'kin, Alexey O. Malkhanov, Mikhail E. Smorkalov
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