研究によると、局所の赤血球濃度に基づいた血流の普遍的な法則があることがわかった。
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この研究は、層状の環境で重力波が固体物体の周りでどう振る舞うかを探ってるよ。
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動物の locomotion を学ぶことで、ボートのデザインを改善してエネルギーを節約できるよ。
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小さな変化が海洋循環の大きな変化を引き起こすかを調べてる。
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この研究は、正方形のシリンダー周りの効果的な流れの制御にディープラーニングを使うことを調べてるよ。
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液体力学が自動車のデザインや信頼性にどう影響するかを探ってみて！
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機械学習は、いろんなシステムで不安定な気流の管理を改善する。
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変化する物理状況での正確な予測のための新しい機械学習手法。
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この研究では、機械学習を使った流体フローのモデリングを強化する新しい方法を紹介してるよ。
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ボース＝アインシュタイン凝縮体における乱流の挙動を調べて、その影響を考える。
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流体中の粒子の挙動を分析する新しいアプローチで、非球形の形状に焦点を当ててる。
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流体システムにおける回転乱流の振る舞いと影響を探る。
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研究者たちは魚の動きを研究して、水中ロボットの効率とセンサー機能を向上させようとしてるんだ。
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乱流研究における振幅変調係数の効果を調査する。
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研究は、正確な風速予測のためのCRCM6-GEM5モデルを調べている。
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この研究は、燃焼環境での蒸発中にマイクロエマルジョンがどう振る舞うかを調べてるんだ。
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エクマン・ナビエ-ストークス方程式と数値シミュレーションに焦点を当てて乱流を調べる。
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この研究は、乱流をコントロールすることで、航空機の翼の抗力を減らせるかを調べてるんだ。
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新しい方法が過酷な環境での物体の動きの分析を改善する。
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Galerkin-Boltzmannとニューラルネットワークを使った流体の挙動分析の新しいアプローチ。
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研究によると、タービンの配置が河川や潮流チャンネルでの効率にどう影響するかがわかったよ。
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航空機設計のための新しい空力弾性モデリングの手法が精度と効率を向上させてるよ。
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涙膜の安定性がドライアイの病気にどう影響するかを探る。
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湿潤対流は天気のパターンや気候を理解するのに重要なんだ。
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バルガー方程式が流体力学やカオス的な挙動にどんな役割を果たしているのか探る。
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スライム菌は効率的に食べ物を探すためにネットワークを適応させるんだ。
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新しい方法が、限られたノイズの多い測定値を使って流体の流れのモデリングを改善する。
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拡散モデルを使うと、騒がしい環境でもデータの予測が良くなるよ。
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機械学習を使うことで、地球のマントルのシミュレーションがより効率的に定常状態に到達できるようになる。
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物理に基づいたニューラルネットワークは、複雑な流体の流れを分析するための新しい方法を提供する。
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異なる形状が表面上の空気の動きにどんな影響を与えるかを調べる。
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水の電気分解効率における水素バブルの影響を探る。
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さまざまな流体の流れの中での慣性粒子の挙動を調べること。
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潤滑材における表面パターンが摩擦にどう影響するかを分析中。
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研究が、動いているデバイス上で氷が形成されるときの接触線に関する洞察を明らかにした。
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レイリー・ベナール対流システムにおける熱の動きと流体の挙動についての考察。
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この研究は、フルードダイナミクスにおける乱流境界層の回復に対するフェッチ長の影響を明らかにしている。
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研究が円錐状の繊維上の液滴の挙動を明らかにしている。
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この研究は、溶質勾配におけるコロイドの予想外の動きのパターンを明らかにしている。
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研究によると、液体金属が熱から電気を生み出すことができるらしい。
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