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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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。
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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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確率微分方程式の世界とその複雑な動態を探求しよう。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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研究により、複雑な炎のダイナミクスを予測するための高度な技術が明らかになった。
Rixin Yu, Marco Herbert, Markus Klein
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