インピシットオイラー法の概要とその微分逆問題への応用。
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新しい技術がデータ駆動型モデルを使って前立腺癌の治療を改善しようとしてるよ。
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大きな行列の固有値を計算するためにニューラルネットワークを使った新しい方法。
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KANがさまざまな分野で最適制御の課題を解決する方法を探る。
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ブロック構造の行列の重要性や数学や工学での利用について探ってみて。
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ラティスボルツマン法の多相流研究における役割を探る。
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量子システムの管理における新しい手法が密度行列計算を向上させてるよ。
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流体力学におけるナビエ-ストークス方程式を解くための強力な方法を紹介するよ。
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新しい方法が科学的なアプリケーションにおけるニューラルネットワークの効率を向上させる。
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固体材料の特性を予測する機械学習モデルの研究、欠陥に焦点を当ててる。
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混合精度と正則化を使ったデータ解釈の課題解決技術。
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合理的なニューラルネットワークは、シミュレーションにおける流体力学の精度と効率を向上させる。
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さまざまなアプリケーションでの特異値を近似する技術に関する研究。
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石炭火力発電所の大気汚染をシミュレーションする方法を探る。
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複雑な乱流のシミュレーション効率を高める方法。
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MHDMを使ってぼやけた画像からクリアな画像を取り戻すための構造的アプローチ。
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ラベルなし木を使ったB系列合成定理の新しい証明を探ってる。
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新しい方法で複雑な線形方程式を効率よく解くことができるようになったよ。
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新しい方法が三焦点テンソルの革新的な使い方でカメラの同期を改善する。
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難しい条件下でのスパース線形システムのソルバーについての詳細な分析。
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ラティスボルツマン技術を使ったBiotの圧密モデルの新しい方法を紹介するよ。
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液晶の挙動や技術・研究での応用を探ってみて。
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新しい方法で、ベイズ推論を使ってぼやけた画像からクリアな画像を復元するんだ。
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遠心クラッチが車の自動運転性能をどうやって向上させるかを学ぼう。
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可変順序拡散方程式とその解法についての詳細な考察。
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有限要素法における誤差推定手法の探求。
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クォータニオンテンソル技術を使って、画像の精度と明瞭さを向上させる革新的な方法。
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重要な特性を維持しつつ、複雑なシステムを効率よくモデル化する方法。
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PI-TFPONetを紹介するよ：大規模なデータセットなしでパラメトリックPDEを解く方法だ。
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ブラウン運動がいろんな分野のシミュレーションにどう影響するかを見てみよう。
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革新的なデータ駆動技術を使ったリアルタイムの反応炉状態推定。
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新しい方法が複雑なシステムの予測を改善してる、特に地球科学で。
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新しい方法が複雑なシミュレーションでの解の転送精度を向上させる。
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L TVモデルを使って塩胡椒ノイズを除去する方法。
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さまざまな分野で非線形固有値問題を解決するための進展を調べる。
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ローカルサンプリングは、複雑なデータを効率よく扱う新しい方法を提供するよ。
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この記事では、BSPDEを効果的に解くための新しい技術について話してるよ。
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新しいアプローチで、さまざまな形状の物理的挙動のモデル化が改善されてるよ。
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新しい方法が、ノイズの影響を受ける逆問題のパラメータ推定を改善する。
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確率的勾配降下法とその最適化における役割についての考察。
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