Este estudo revela como materiais desordenados se comportam sob pressão.
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Explorando a ordem de curto alcance e distorções locais em óxidos de alta entropia.
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Esse estudo investiga configurações estáveis em autômatos celulares totais externos em grafos regulares aleatórios.
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Estudo revela como campos elétricos mudam as propriedades dos materiais em quasicristais e sistemas de efeito Hall quântico.
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Este artigo explora como as lacunas afetam as propriedades únicas do grafeno e suas possíveis aplicações.
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Uma exploração das tentativas significativas de provar a Hipótese de Riemann.
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Um olhar sobre os SPIMs e seu potencial em problemas de otimização.
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Investigando como estratégias de mistura melhoram a cooperação entre as pessoas.
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Esse artigo analisa como o viés se desenvolve durante o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
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Este estudo examina quasicristais e seu comportamento sob várias condições.
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Pesquisas mostram como a não linearidade afeta a localização de ondas em ambientes desordenados.
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Explore como as configurações de temperatura influenciam a geração de texto em modelos de linguagem.
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Uma olhada em como a temperatura afeta os compósitos de polímero condutor e suas propriedades elétricas.
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Novo modelo de máquina Ising melhora a solução de problemas de otimização e a velocidade computacional.
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Uma exploração de como os óculos envelhecem e evoluem com o tempo.
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Explorando o potencial dos cristais de tempo em dispositivos quânticos de próxima geração.
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Novas descobertas mostram como a desordem afeta anomalias quânticas em materiais.
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Analisando como a ordem de médio alcance afeta o comportamento dos vidros de silicato.
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Uma visão geral dos plasmas ultrafrios moleculares e seus comportamentos únicos.
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Pesquisas mostram como redes neurais têm dificuldade em generalizar em aplicações de física quântica.
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Um novo método melhora as estratégias de medição para sistemas quânticos.
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Um estudo sobre as capacidades de aprendizado de grandes modelos de linguagem em tarefas de aritmética modular.
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Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.
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A abordagem híbrida melhora as simulações de comportamentos moleculares complexos usando conhecimento de especialistas e dados.
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Examinando fenômenos de localização em sistemas quasicíclicos através do modelo IAAF.
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Um olhar sobre a história e as propriedades do vidro e dos sólidos.
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Este estudo revela novas fases em isolantes topológicos de ordem superior através de modulação quase-periódica.
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Explorando métodos de Monte Carlo para estudar o comportamento de líquidos formadores de vidro.
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Essa abordagem liga a física à otimização pra ter soluções melhores.
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Uma olhada em como substâncias se espalham por diferentes meios.
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Explorando como a desordem influencia o comportamento dos elétrons em materiais avançados.
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Aprenda como os dopantes interagem em estruturas magnéticas e seus comportamentos surpreendentes.
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Explorando o código toroidal usando aprendizado de máquina para avanços em computação quântica.
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Aprende como o aquecimento pode melhorar o desempenho do treinamento de modelos em deep learning.
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Investigação sobre como os algoritmos têm dificuldade com ótimos marginais.
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Uma olhada nos ótimos marginais e seu impacto em algoritmos em sistemas complexos.
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Novos métodos melhoram a estimativa de parâmetros em modelos de vidro de spin.
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Explorando a frustração no magnetismo usando o modelo de Ising em uma rede quadrada decorada.
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Uma olhada nas diferenças de energia livre e seu impacto no comportamento do vidro de spin.
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O aprendizado de máquina melhora a previsão dos coeficientes de atividade em misturas químicas.
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