Um novo método baseado em IA melhora a eficiência na Inversão de Forma de Onda Total.
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RKGC melhora a precisão e a consistência em simulações de fluidos usando SPH.
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Este artigo fala sobre como o aprendizado de máquina ajuda na criação de materiais microestruturados.
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Estudo revela novas ideias sobre o comportamento de hidrogéis sob estresse.
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A pesquisa mostra comportamentos complexos de elétrons no MATBG usando técnicas computacionais avançadas.
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Novos algoritmos melhoram as previsões de estados fundamentais quânticos usando dados limitados.
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Um novo método combina aprendizado de máquina com coarse graining pra melhorar a modelagem de materiais.
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Um novo método melhora a velocidade e a precisão na previsão da densidade de carga.
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Um novo método usa aprendizado profundo pra melhorar os cálculos de energia em sistemas quânticos de muitas partículas.
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Esse artigo fala sobre métodos inovadores pra descobrir leis de conservação em várias áreas científicas.
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Combinando métodos quânticos e clássicos pra lidar com as equações de movimento de fluidos.
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Combinando física e geometria pra melhorar as previsões de dispersão acústica.
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Uma visão geral dos fluxos bifásicos e dos modelos numéricos que os estudam.
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Novas técnicas de ptychografia multifocal melhoram a imagem de materiais grossos em escala atômica.
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Um olhar sobre os SPIMs e seu potencial em problemas de otimização.
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Explorando o método de potencial efetivo otimizado pra cálculos de forças precisos em materiais.
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Um guia rápido pra escrever e enviar artigos científicos de forma eficaz.
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Uma nova função de perda, Astral, melhora o desempenho das redes neurais informadas pela física.
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Novos métodos melhoram a modelagem de problemas eletromagnéticos com interfaces usando redes neurais.
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Um novo algoritmo melhora a estimativa de estados próprios em sistemas quânticos.
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Pesquisadores estudam comportamentos inesperados em fluxos de fluidos através das equações de Euler e singularidades.
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Descobertas recentes mostram que pulsares girando devagar podem emitir sinais, mudando nossa compreensão.
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Uma visão geral dos materiais magnetoelétricos e a importância do BiCoO para as tecnologias do futuro.
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Analisando o impacto do ruído estatístico nas estimativas da massa de neutrinos na cosmologia moderna.
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Explorando o potencial da computação quântica em simulações de dinâmica de fluidos.
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Explorando métodos eficientes pra simular a dinâmica de vórtices em fluxos de fluido.
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Esse artigo simplifica o mundo complexo dos sistemas quânticos.
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A Meent melhora simulações eletromagnéticas e aprendizado de máquina pra design de dispositivos ópticos.
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Este artigo analisa como as varas de Janus se organizam com base na forma e na ligação.
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HydraGNN usa aprendizado de máquina pra acelerar a descoberta e a modelagem de materiais.
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Pesquisas melhoram simulações de sistemas binários, aumentando a compreensão das ondas gravitacionais.
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Pesquisadores usam IA pra melhorar a modelagem de materiais com uma nova abordagem de deep learning.
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Explorando um novo método pra prever as propriedades do estado excitado de materiais com alta precisão.
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A pesquisa sobre materiais magnéticos controlados por luz tem como objetivo melhorar as tecnologias de armazenamento de dados.
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Novos métodos melhoram as previsões em dinâmica de fluidos usando aprendizado de máquina.
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Explore métodos para contenção de pontos em Geometria Sólida Construtiva usando vários algoritmos.
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Este artigo explora como gotas capilares se movem por espaços estreitos e suas implicações.
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Uma nova ferramenta ajuda a estudar o comportamento de fluidos em condições de choque usando aprendizado de máquina.
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A abordagem híbrida melhora as simulações de comportamentos moleculares complexos usando conhecimento de especialistas e dados.
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Uma abordagem híbrida para estudar magnetosferas de pulsares revela comportamentos chave.
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