Analisando o papel das deslocalizações elásticas na previsão de desastres naturais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Analisando o papel das deslocalizações elásticas na previsão de desastres naturais.
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Novos métodos melhoram a compreensão do movimento de derramamentos de óleo através de modelos oceânicos.
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A-DPS melhora a reconstrução de imagens a partir de dados barulhentos em várias aplicações.
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Um método pra estimar parâmetros de fluxo sanguíneo usando dados de imagem avançados.
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Esse artigo analisa como a dispersão de ondas pode revelar propriedades dos materiais.
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Novos métodos melhoram soluções para equações complexas usando modelos de difusão.
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Esse artigo revisa métodos para resolver problemas inversos em dinâmica de fluidos.
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Métodos mais rápidos para analisar ondas gravitacionais usando redes neurais mostram potencial.
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Um novo método melhora a reconstrução a partir de dados usando redes neurais não treinadas.
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Melhorando a recuperação de informação através de métodos bayesianos em imagens e processamento de sinal.
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Aprenda como o random sketching melhora nossa abordagem para problemas inversos na análise de dados.
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Explore como a dispersão de ondas molda a tecnologia e a pesquisa científica.
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BGDM melhora a qualidade da imagem e a eficiência nas técnicas de imagem médica.
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Caminhar diferencial em esferas oferece soluções eficientes para análise de formas complexas.
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Um método pra estimar interações em sistemas usando dados barulhentos.
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O DMPlug melhora os métodos de recuperação para problemas inversos usando modelos de difusão pré-treinados.
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Usando inferência bayesiana pra reconstruir campos magnéticos desconhecidos a partir de dados limitados.
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Este artigo fala sobre métodos usados pra lidar com dados desconhecidos em várias áreas.
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Pesquisadores melhoram métodos para identificar formas ocultas usando medições de contorno.
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Usando modelos matemáticos pra melhorar a compreensão da progressão do câncer de próstata.
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Este artigo examina os aspectos teóricos do algoritmo Plug-and-Play para processamento de imagem.
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Novos métodos melhoram a identificação da fonte de sinal em imagens médicas.
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O ProjDiff melhora a recuperação de dados em ambientes barulhentos usando técnicas avançadas de difusão.
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Um olhar sobre a tomografia de raios-X cósmicos e os métodos para visualizar cordas cósmicas.
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Novos métodos melhoram a EIT para imagens médicas e diagnósticos mais precisos.
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Descubra como os modelos virtuais de coração estão mudando o atendimento ao paciente.
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Esse artigo apresenta um método pra reduzir os custos computacionais na estimativa de quantidades desconhecidas.
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Um novo modelo de difusão melhora a restauração de imagens a partir de versões degradadas.
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Aprenda como autoencoders emparelhados melhoram a resolução de problemas inversos complexos.
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A Meent melhora simulações eletromagnéticas e aprendizado de máquina pra design de dispositivos ópticos.
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UniFIDES facilita a resolução de equações integrais diferenciais fracionárias complexas.
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Uma visão geral de como as ondas interagem com obstáculos em várias áreas.
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Uma olhada em usar menos medições pra uma recuperação de sinal melhor.
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Uma visão geral de problemas inversos e métodos para reconstruções precisas.
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Explorando como técnicas de aprendizado de máquina ajudam a resolver problemas inversos em várias áreas.
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Novos métodos melhoram a inferência de propriedades de materiais em mecânica e imagem médica.
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Analisando o papel dos problemas inversos em equações de onda e suas aplicações.
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Este estudo examina PINNs Bayesianos para estimar parâmetros de PDE a partir de dados ruidosos.
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O PDEformer-1 facilita a solução de equações diferenciais parciais unidimensionais usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Novas técnicas melhoram a imagem médica usando Tomografia por Impedância Elétrica.
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