幾何学的および数値的手法を使って複雑な構造を分析する方法。
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変分データ同化を使ってガウス-ニュートン法で推定を改善する。
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新しい方法で、アイソジオメトリック技術を使って曲げたシェルの解析が改善されたよ。
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浅い水の波の挙動に関する数学モデルの研究。
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微分代数方程式を効果的に簡略化して解く方法を探る。
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小さな入力の変化からディープラーニングモデルが予期しない出力を生成する仕組みを調べる。
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液晶は液体と固体の間をつなぎ、スクリーンやセンサーを動かしてるんだ。
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新しい手法で非線形弾性材料とキャビテーションのモデル化が改善される。
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数学における有界ポアンカレ演算子の役割と構造を探る。
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新しい数値スキームは浅瀬波モデルの重要な特性を維持します。
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新しい方法が流体の動きの予測を改善するんだ、特に乱流の条件でね。
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新しい方法が粒子の内部状態を理解するための計算を改善する。
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SplitAMCはデータプライバシーを強化し、変調分類のレイテンシを減らす。
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非圧縮性流体の流れにおける迅速で正確な圧力計算の方法。
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複雑な形状に対する数値積分を圧縮準擬似モンテカルロ法を使って最適化する。
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新しい方法が分数微分方程式の数値解を向上させる。
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新しい方法が高次元データを簡素化して大動脈瘤のリスク評価を向上させる。
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新しいモデルと方法が腫瘍の挙動や治療反応の予測を改善してる。
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この記事では、ニューロンモデルを効果的に研究するための新しいAI手法について探ります。
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材料を効率的に形成するための数学モデルの利用に関する研究。
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ParaOptは革新的な前処理技術を使って最適制御問題に対する効率的なソリューションを提供してるよ。
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新しい方法でラベル付けされたデータなしでモデルの精度が向上する。
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研究者たちが心筋の挙動をよりよく理解し、治療法を改善するためのモデルを開発した。
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異なる凸形状の中で最も近い点を特定する方法。
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ラプラス変換は、工学や物理学などのさまざまな分野で複雑な問題を簡単にするんだ。
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流体挙動方程式を効率よく解くための新しい方法、BDDC前処理法を使ったやつ。
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固体の中での熱移動と動きに対処する新しい方法。
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複雑な形状を持つ材料の粒子輸送を解決する新しいアプローチ。
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Frontierは比類のないHPLパフォーマンスとGPU最適化で新たな基準を打ち立てた。
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新しい方法がGANのトレーニング速度と画像品質を向上させる。
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流体力学の精度と効率を高めるための手法の組み合わせ。
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数値解析におけるバーチャル要素法の安定化の概要。
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気象予測や流体力学における潜在渦度の役割を探る。
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料理の結果を良くするために、材料の量を予測するシステム。
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革新的アプローチが特異摂動対流拡散方程式の課題に挑んでる。
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新しい変分法がノイズからの画像復元を向上させる。
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新しい方法が山火事予測のスピードと精度を向上させた。
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複雑なネットワークでのランダムサンプリングの新しい方法を探る。
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研究が、家出やホームレスの若者のためのシェルターアクセスを向上させる戦略を明らかにした。
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行列の分解が数学や暗号学での解法につながる方法を学ぼう。
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