エンジニアリング に関する最新の記事

ユニークな特性を持つ革新的なメタマテリアルは、技術アプリケーションを変革する可能性がある。

曲率分析を通じて、形が時間とともにどう変わるかを調べる。

ロボットの機械学習システムの変化を検出する新しいアプローチ。

乱流中の熱伝達に関する新しい知見。

数学や工学における境界条件の解決策を改善するための研究。

クープマン演算子がロボットの学習と適応性をどう向上させるかを発見しよう。

重要な特徴を保ちながら数学的モデルを簡素化する技術。

複雑な材料プロセスを解決するための修正パタンカーメソッドについて学ぼう。

重要な数学の定理を使うための簡単な方法を見つける。

対称性がさまざまな分野のフレームワークの安定性にどう影響するかを探る。

新しい方法が複雑な構造のモーダル解析の精度と効率を向上させる。

ブラックボックス最適化の課題に対するマルチスタートアルゴリズムを見てみよう。

新しい方法で流体シミュレーションの効率が向上し、予測精度が高まった。

ニューラルネットワークは、さまざまな工学分野で設計効率を向上させるよ。

情報エンジンがテクノロジーのエネルギー効率をどう高めるか探ってる。

新しい格子デザインの方法が強度を向上させつつ、重さを最小限に抑えてる。

研究者たちは、単一粒子システムから二十面体準結晶を作ることを目指している。

風力発電所のウィークに関する研究が、エネルギー生産を最適化するための洞察を明らかにした。

理想流体の定常流れとその挙動を見てみよう。

SHARP-Netは、パイプの欠陥検出を進化した技術で効率よく改善するよ。

非負行列の固有値の条件を探って、その重要性について。

時間反転対称性が結合モード相互作用に与える影響を探る。

さまざまな科学分野での内在体積を推定する新しい方法。

低密度条件でのガスダイナミクスを調べて、より良い予測や応用を目指す。

この記事では、ニューラルネットワークを使って複雑な流れを研究する新しいアプローチを紹介してるよ。

機械学習の技術が、ストレス下での材料の挙動をモデル化する方法を変えてるんだ。

放射線環境におけるシリコンセンサーの性能を探る。

深い逆動的プログラミングが非線形偏微分方程式にどう対応するかを学ぼう。

新しいフレームワークが、柔軟なテザーを使った空中風エネルギーシステムのエネルギーキャプチャを改善するんだ。

研究によると、流体の中の熱と磁場に対する強力な解決策があるみたい。

ダイナミカルシステムにおける周期的解とその安定性をチェビシェフ多項式を使って見ていく。

新しい技術がソフトロボティクスの結合を強化し、素材の課題に対処してるよ。

新しい技術で水中ロボットの操作性がアップして、パフォーマンスが良くなるんだ。

新しいフレームワークが正式な方法を使って自動運転車の安全性を向上させる。

NINGヒューマノイドはロボティクスでの敏捷性とスマートな制御を披露してるよ。

アイデアルフローネットワークがどのようにさまざまなシステムを簡素化して最適化するかを見てみよう。

CrPSはスピントロニクスとオプトエレクトロニクスの進展に期待が持てるよ。

この記事では、制御システムを使って外乱に対抗する放物線方程式を安定させる方法を紹介します。

確率輸送方程式の存在と一意性の条件を探る。

機械的準結晶への秩序の影響とその独特なトポロジー特性を調べる。