KKANは複雑な科学的課題に効果的に取り組む新しい方法を持ってきてるよ。
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コンピューターサイエンス - 数値解析
RSS三次スプラインが三角形分割を使って滑らかなデータ表現を作る方法を学ぼう。
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コープマンオペレーターとカーネル法が複雑なシステムをどう分析するかを見てみよう。
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新しい方法が、いろんな用途のための表面フラット化を簡単にしたよ。
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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。
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材料のひび割れがどうやって成長するか、そしてそれがエンジニアリングに与える影響を学ぼう。
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数学を使って、複雑な形状の中で流体がどう動くかを見てみよう。
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AIの生成モデルのクリエイティブな力とその多様な応用を探ってみよう。
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ERGNNを紹介するよ。これは合理的フィルターでグラフニューラルネットワークを改善する新しい方法だ。
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ボラティリティを理解して、それがトレーディングの決定に与える影響。
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さまざまな分野で非保存系をモデル化するための改善された技術を探る。
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複雑な流体や波のシステムに取り組む新しい方法を見つけよう。
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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。
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整数を数えるためのPosit、Takum、従来のフォーマットを比較。
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新しい算術形式がスパース線形システムの解決性能を向上させるよ。
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MscaleFNOを紹介するよ。波や材料の研究の仕方を変えるマルチスケールアプローチだ。
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エンジニアリング用途のためのロッドの分析概要。
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ロボットが新しい方法で難しい動きをナビゲートする様子を見てみよう。
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複雑なシステムにおける反射型マキアン-ブラソフSDEの力を探ってみて。
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FEXが感染症の理解をどう変えるかを見てみて。
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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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