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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Aditya Patra, Saroj Rout, Arun Ravindran
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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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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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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。
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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。
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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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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。
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