マルチフィジックスシミュレーションが複雑なシステムの理解をどう深めるかを発見しよう。
Tao Zhang, Zhenhai Liu, Feipeng Qi
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Marshall D. Allen, Vahid Attari, Brent Vela
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新しい方法が科学の線形放物方程式に対してより早い解を提供するよ。
Jianguo Huang, Yuejin Xu
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セミプファフィアン集合の概要とその実用的な応用について。
Martin Lotz, Abhiram Natarajan, Nicolai Vorobjov
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可変剛性の肘が義足者の生活をどんどん変えてることを発見してみて。
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電子アプリケーションにおけるチタンとグラフェンの相互作用を調べる。
Joachim Dahl Thomsen, Wissam A. Saidi, Kate Reidy
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µCTが静電推進機のイオン光学検査をどう向上させるかを発見しよう。
Jörn Krenzer, Felix Reichenbach, Jochen Schein
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新しいアプローチで、ラベル付きデータが少なくても構造の安全性が向上するよ。
Mingyuan Zhou, Xudong Jian, Ye Xia
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革新的なソフトアクチュエーターが壊れやすい物に適応して、安全に扱えるようになる。
Brian Ye, Zhuonan Hao, Priya Shah
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SHAMがいろんな分野で複雑な最適化問題をどんなふうに簡単にしてるか知ってみて！
Nitesh Kumar Singh, Ion Necoara
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超幾何関数の複雑な世界と、数学におけるその重要性を探ってみて。
Jinghong Lin, Yiming Ma, Xiaomeng Xu
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データ駆動型の制御がテクノロジーの未来をどう変えてるか探ってみて。
Lea Bold, Friedrich M. Philipp, Manuel Schaller
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地震研究で未知数を推定する複雑さを乗り越える。
Julianne Chung, Scot M. Miller, Malena Sabate Landman
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データ主導のLQRが、事前知識なしで制御システムをどう変えるか発見しよう。
Guido Carnevale, Nicola Mimmo, Giuseppe Notarstefano
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ニューラルネットワークが偏微分方程式の解法へのアプローチをどう変えているかを発見しよう。
Zhongshuo Lin, Yifan Wang, Hehu Xie
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保護されたドロネー メッシュが高次元でのデータ表現をどう向上させるかを発見しよう。
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ロボットのパフォーマンスと寿命を効果的に監視して予測する方法を学ぼう。
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新しい方法でParaOptを使って最適制御問題の解決効率がアップしたよ。
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AIを使ってモーターの故障検出を革新し、効率と信頼性をアップ！
Subham Sahoo, Huai Wang, Frede Blaabjerg
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シェパード法の現代的なアレンジがデータ推定の精度を向上させる。
David Levin, José M. Ramón, Juan Ruiz-Alvarez
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Antonello Ceravola, Frank Joublin, Ahmed R. Sadik
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新しい方法が急激な変化を伴う複雑なシステムのシミュレーションと制御を改善するよ。
Peiyan Hu, Rui Wang, Xiang Zheng
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新しいニューラルネットワークの手法が、複雑な物理的相互作用の理解を変えてる。
Arturo Rodriguez, Ashesh Chattopadhyay, Piyush Kumar
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X線画像が電動推進システムをどう改善するかを発見しよう。
Jörn Krenzer, Felix Reichenbach, Jochen Schein
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インドの建築が新しいエンジニアリング素材にどう影響を与えるか探ってるんだ。
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研究によると、欠けた原子がグラフェンの剛性や柔軟性にどんな影響を与えるかがわかった。
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