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Um olhar sobre a tomografia de raios-X cósmicos e os métodos para visualizar cordas cósmicas.

Novos métodos melhoram a EIT para imagens médicas e diagnósticos mais precisos.

Descubra como os modelos virtuais de coração estão mudando o atendimento ao paciente.

Esse artigo apresenta um método pra reduzir os custos computacionais na estimativa de quantidades desconhecidas.

Um novo modelo de difusão melhora a restauração de imagens a partir de versões degradadas.

Aprenda como autoencoders emparelhados melhoram a resolução de problemas inversos complexos.

A Meent melhora simulações eletromagnéticas e aprendizado de máquina pra design de dispositivos ópticos.

UniFIDES facilita a resolução de equações integrais diferenciais fracionárias complexas.

Uma visão geral de como as ondas interagem com obstáculos em várias áreas.

Uma olhada em usar menos medições pra uma recuperação de sinal melhor.

Uma visão geral de problemas inversos e métodos para reconstruções precisas.

Explorando como técnicas de aprendizado de máquina ajudam a resolver problemas inversos em várias áreas.

Novos métodos melhoram a inferência de propriedades de materiais em mecânica e imagem médica.

Analisando o papel dos problemas inversos em equações de onda e suas aplicações.

Este estudo examina PINNs Bayesianos para estimar parâmetros de PDE a partir de dados ruidosos.

O PDEformer-1 facilita a solução de equações diferenciais parciais unidimensionais usando técnicas de aprendizado de máquina.

Novas técnicas melhoram a imagem médica usando Tomografia por Impedância Elétrica.

Novos métodos melhoram a análise de dados com informações incompletas.

Esse artigo explora como resolver problemas inversos usando modelos e técnicas avançadas.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência na resolução de problemas inversos.

Novo método de regularização melhora reconstruções da atividade elétrica do coração a partir de medições na superfície do corpo.

Este artigo analisa métodos para avaliar a corrosão em objetos enterrados sem precisar escavar.

Uma abordagem nova combina decomposição de domínio e redes neurais artificiais para resolver problemas complexos.

Um novo método melhora a reconstrução de imagens em dados médicos barulhentos.

Explorando o impacto do Princípio da Continuação Única no comportamento de ondas em materiais condutores.

Um novo método melhora as estimativas de parâmetros em problemas inversos afetados por ruído.

Explorando a integração de aprendizado profundo com métodos bayesianos pra melhorar a estimativa de dados.

Este artigo fala sobre técnicas de modelagem para analisar o crescimento de tumores e a detecção precoce.

Otimizando métodos de seleção de dados pra resolver problemas inversos em ciência e engenharia.

Explorando o mundo fascinante dos AGN e seus jatos.

ProxSkip acelera o processamento de imagens em problemas inversos sem perder qualidade.

A Orientação de Difusão de Kalman em Conjunto oferece uma nova maneira de resolver problemas inversos complexos.

Um novo método mistura técnicas numéricas com redes neurais pra resolver equações complexas.

Uma imersão profunda em operadores biharmônicos e seu papel em problemas inversos.

Descubra como as PINNs melhoram as previsões na análise de circuitos elétricos.

Combinando técnicas pra melhorar a precisão na previsão das propriedades mecânicas dos materiais.

Descubra como a otimização bilevel enfrenta problemas inversos complexos de forma eficiente.

Um estudo sobre como lidar com erros em problemas inversos afetados por ruído.

Explore como RFMs transformam a geração de imagens em campos criativos.

Descubra como a Otimização de Medidas transforma o processamento de imagens para resultados mais nítidos.