研究者向けの不確実性定量化を簡単にするユーザーフレンドリーなソフトウェア。
Ming Fan, Zezhong Zhang, Dan Lu
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エンジニアリング に関する最新の記事
複雑な方程式を解くための演算子学習とニューラルネットワークを詳しく見てみよう。
Dustin Enyeart, Guang Lin
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イオン液体が熱をどう運ぶかと、その可能性のある応用について探ってみて。
Cillian Cockrell
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軽アクチニウム金属の比熱を理解するための新しいアプローチ。
Christopher A. Mizzi, W. Adam Phelan, Matthew S. Cook
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研究者が最適制御手法を使って複雑なシステムの不確実性にどう対処するかを学ぼう。
Rene Henrion, Georg Stadler, Florian Wechsung
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波がビームを通って伝わり、構造の安全性にどんな影響を与えるかを発見しよう。
Hana Formánková Levá, Gabriela Holubová, Petr Nečesal
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ボルト接合がどんな風に私たちの世界をつなげて安全に保っているかを見てみよう。
Ines Boujnah, Nehal Afifi, Andreas Wettstein
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せん断緩和時間が日常の液体や工業プロセスにどう影響するかを探ってみよう。
S. A. Khrapak, A. G. Khrapak
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結合した調和振動子の振る舞いと応用に関する考察。
Jan Bartsch, Ahmed A. Barakat, Simon Buchwald
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大きな方程式のシステムでスピードと精度のバランスを取ること。
Alexander V. Prolubnikov
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エルミート関数が数学的近似をどう向上させるかを発見しよう。
Hao Hu, Haijun Yu
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強化学習がアクティブフローコントロールをどうやってパフォーマンス向上させるかを発見しよう。
Alexandra Müller, Tobias Schesny, Ben Steinfurth
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新しい方法がニューラルネットワークを使って油の流れの分析を強化し、より良い流れの予測を可能にした。
Jonas Schulte-Sasse, Ben Steinfurth, Julien Weiss
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流体中の粒子をシミュレーションするための高度な方法を探求しよう。
Markus Uhlmann, Jos Derksen, Anthony Wachs
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新しい方法が、複雑な入れ子の積分をシンプルにして効率を上げてるよ。
Arved Bartuska, André Gustavo Carlon, Luis Espath
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DIDCが四足歩行ロボットの動きと安定性をどう変えるか発見しよう。
Nimesh Khandelwal, Amritanshu Manu, Shakti S. Gupta
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誘電体材料における誘導波がエネルギーをどのように変換するかを発見しよう。
Daniel A. Kiefer, Georg Watzl, Katharina Burgholzer
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超流動と臨界速度の魅力的な世界を発見しよう。
Haruya Kokubo, Kenichi Kasamatsu, Hiromitsu Takeuchi
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サインコサイン非線形システムファミリーのワイルドな挙動を探ってみよう。
Fangfang Zhang, Jinyi Ge, Cuimei Jiang
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AiEDAがAIの効率でデジタルチップ設計をどのように変革するかを発見しよう。
Aditya Patra, Saroj Rout, Arun Ravindran
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先進的な超音波技術が材料の安全性や欠陥検出をどう向上させるかを学ぼう。
Tim Bürchner, Simon Schmid, Lukas Bergbreiter
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トポロジー最適化がエンジニアリングとデザインの効率をどう変えてるかを発見しよう。
Lucka Barbeau, Marc-Étienne Lamarche-Gagnon, Florin Ilinca
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FLRONetが最小限のセンサーデータで流体の流れを予測する方法を発見しよう。
Hiep Vo Dang, Joseph B. Choi, Phong C. H. Nguyen
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複雑な非線形方程式を解くためのより効率的な方法を紹介するよ。
Chengchang Liu, Luo Luo, John C. S. Lui
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流体乱流モデルにおける不確実性に神経ネットワークがどう対処するかを見てみよう。
Cody Grogan, Som Dutta, Mauricio Tano
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研究者たちは、ロボットが動物のように歩けるようにして、さまざまな地形に適応しやすくしてるんだ。
Joseph Humphreys, Chengxu Zhou
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最適制御法を使って、意思決定の不確実性を管理する方法を学ぼう。
Abhishek Chaudhary
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量子技術のエネルギー効率の可能性を探ろう。
Giovanni Barontini
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確率微分方程式の世界とその複雑な動態を探求しよう。
Rhoss Likibi Pellat, Emmanuel Che Fonka, Olivier Menoukeu Pamen
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カワハラ方程式が科学や技術における波の制御にどんな影響を与えるのかを探ってみよう。
Sakil Ahamed, Debanjit Mondal
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新しいフレームワークが、不完全なデータにも関わらず物理システムの予測を改善する。
Haodong Feng, Yue Wang, Dixia Fan
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音響メタマテリアルが音の方向性と品質をどう改善するかを発見しよう。
Anis Maddi, Gaelle Poignand, Vassos Achilleos
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機械学習がポリマー複合材のデザインをどう変えているかを知ろう。
Huan Tran, Chiho Kim, Rishi Gurnani
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ニューラルネットワークが接触力学の分析と予測をどう変えているのかを発見してみよう。
Tarik Sahin, Daniel Wolff, Alexander Popp
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縮尺モデルが固有値問題の解決をどう効率化するかを探ってみよう。
Siu Wun Cheung, Youngsoo Choi, Seung Whan Chung
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アナログ回路を使って、インメモリコンピューティングの効率を上げる新しい方法を探求中。
Yusuke Sakemi, Yuji Okamoto, Takashi Morie
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ファイバーの向きや不確実性が材料の強度にどう影響するかを学ぼう。
Stjepan Salatovic, Sebastian Krumscheid, Florian Wittemann
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さまざまな液体の中で形がどう動くかを探って、驚くべきダイナミクスを明らかにしよう。
Alexandros T. Oratis, Kai van den Berg, Vincent Bertin
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機械学習が乱流の流体力学シミュレーションをどう向上させるか発見しよう。
Mario Christopher Bedrunka, Tobias Horstmann, Ben Picard
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革新的な遺伝子プログラミングがレーザー溶接シミュレーションの効率を向上させる。
Dinesh Parthasarathy, Tommaso Bevilacqua, Martin Lanser
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