新しい方法が医療画像における組織特性の推定を向上させる。
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複雑な信号の振幅と位相を両方回復しながら、不確実性を定量化する方法。
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研究は、より良い材料シミュレーションのために低次元有限要素を改善することに焦点を当てている。
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カスタマイズした波を使った改善された回折トモグラフィー技術が、医療画像の精度を向上させる。
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複雑な曲がった空間での関数近似の新しい方法。
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新しい方法が天気予報や気候モデルの精度を向上させてるよ。
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SOBERは複雑なモデルの最適なパラメータを見つける効率を向上させるよ。
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複雑なデータ分析を簡単にするための次元削減手法について学ぼう。
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新しいモデルがステレオリソグラフィーにおける熱的および機械的効果を統合した。
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新しい方法がハミルトニアンシステムの軌道分類を改善して、効率と精度を向上させた。
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EITは電流を使った内部イメージングの安全な方法を提供してるよ。
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新しい方法は、いろんな分野で複雑な数学の方程式にディープラーニングを使うんだ。
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時間依存の方程式を分解と合成の技術を使って解く方法を学ぼう。
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新しい方法が複雑な地下環境での流体の動きのモデル化を向上させる。
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新しい前処理器が、さまざまな業界での多孔質材料の流体シミュレーションを改善する。
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科学や工学の複雑な方程式を解く方法。
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二層準地衡方程を使って海洋フローシミュレーションを改善するためのフィルタリング手法を探る。
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望遠鏡で効果的な適応ミラーを作るための高度な手法を見てみよう。
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最適輸送とその物流やその他の応用について学ぼう。
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アメリカンオプションの価格設定におけるG-LSMメソッドの効果的な使い方を見てみよう。
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ノイズの多いデータを使ってシステム内の相互作用を推定する方法。
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チェビシェフ多項式がデータ分析での関数近似をどう改善するか学ぼう。
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この記事では、効率的な時系列の尤度計算のための革新的なアルゴリズムを紹介します。
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バイオフィルムの挙動を理解するのに数学モデルがどう役立つかを探ってる。
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新しい方法が単調ニューラルネットワークをトレーニングして、信頼性の高い画像復元を実現する。
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画像データのポアソンノイズに対処することで、画像の明瞭度を向上させる方法。
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新しい方法が大きなデータセットのGSVD計算を強化して、スピードと精度が向上したよ。
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不確実性が時間とともにダイナミカルシステムの挙動にどう影響するかを探ってみて。
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圧力下での材料の反応を数学的アプローチで見てみる。
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新しい方法が、さまざまな業界で複合材料の予測を向上させてるよ。
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淡水ゾーンにおける塩水の動きに対する骨折の影響に関する研究。
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新しい方法が適応有限要素メッシュを使ってモーション推定を改善する。
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新しいアルゴリズムは、高次法を取り入れて効率的な最適化を実現してるよ。
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HHO法が素材の挙動分析をどう改善するかを見てみよう。
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この研究は、CFDシミュレーションにおけるGPUの利点を速度、パワー、コストの観点から評価している。
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ガウス過程で共分散関数を効率よく評価する新しい方法。
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RBF-FDでPDEを解くときのスタンプルサイズが精度に与える影響を調べてる。
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限られたデータから複雑な関数を近似する新しい方法が出てきてるよ。
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この記事では、双曲線方程式で記述された動的システムの最適制御に関する技術について話します。
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新しい方法が、いろんな分野でノイズの多い測定から情報を取り出すのを改善するんだ。
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