Uma abordagem híbrida melhora os cálculos da equação de onda em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma abordagem híbrida melhora os cálculos da equação de onda em várias áreas.
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Um novo método pra entender melhor sistemas com várias partes em diversas áreas.
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Apresentando um novo método para calcular a função de energia mais rápido em sistemas não lineares.
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O estudo de partículas carregadas em materiais afeta a biologia, geologia e engenharia.
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Um novo método melhora a detecção de outliers na análise de dados.
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Este estudo apresenta um novo modelo para vigas inteligentes usando interações não locais e materiais piezoelétricos.
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NeuralMPM acelera simulações de materiais usando técnicas de deep learning.
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Método inovador melhora a eficiência e a precisão na análise de feixes.
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Novas pesquisas mostram que os fônons interagem de maneiras complexas, afetando as propriedades térmicas.
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Frames melhoram a representação do sinal em várias áreas, garantindo mais clareza e qualidade.
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A continuidade R ajuda o Algoritmo do Ponto Proximal a encontrar soluções eficientes.
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Um novo método melhora o controle de robôs em ambientes incertos.
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Pesquisadores encontram supercondutores 2D promissores com capacidades de alta temperatura.
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Um novo método melhora a eficiência e o controle da rotação de satélites.
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PINNs juntam física com dados pra resolver problemas científicos complexos de forma eficiente.
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Pesquisadores usam métodos baseados em dados pra melhorar a modelagem da combustão de hidrogênio.
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Explorando modelos avançados para sincronização em redes adaptativas complexas.
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Apresentando o DroneWiS para melhorar os testes de drones em condições de vento.
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Um método pra determinar formas sólidas dentro de tanques através das mudanças no nível do líquido.
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Novos métodos melhoram a previsão da temperatura de fusão para o desenvolvimento de materiais.
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Este artigo fala sobre como melhorar as fundações de turbinas eólicas offshore usando monitoramento de saúde estrutural.
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Explorando como materiais granulares reagem a mudanças de crescimento e estresse.
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Um novo método melhora a eficiência e a segurança nos movimentos de robôs humanoides.
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Um estudo da dinâmica de partículas usando o modelo estocástico dos seis vértices revela comportamentos chave.
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Combinando experimentos de alto rendimento e aprendizado de máquina pra melhorar os processos de manufatura aditiva.
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Explorando interações de ondas e soluções fracas na dinâmica de partículas.
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Um olhar sobre ondas elásticas, seu comportamento e os principais desafios na análise.
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Um olhar detalhado sobre como resolver problemas elastodinâmicos em sistemas não conservativos.
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Um olhar sobre como toróides criam e afetam campos magnéticos.
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Um método para otimização neutra ao risco em ambientes incertos.
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Modelos de aprendizado profundo aumentam a eficiência na direção de feixes em aceleradores de partículas.
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Combinar Parareal e redes neurais oferece um jeito mais rápido de resolver EDOs.
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Estudo revela como campos magnéticos controlam limites de grão em materiais eletrônicos.
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Uma visão geral de como as avalanches granuladas se comportam em diferentes ambientes.
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Combinando física e deep learning pra melhorar a modelagem do comportamento de materiais.
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Uma visão geral dos fluxos de gradiente e sua importância em várias áreas.
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Analisando equações complexas em dinâmica de fluidos e suas implicações.
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Uma nova abordagem para quantificar riscos em sistemas com parâmetros incertos usando misturas gaussianas.
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Pesquisadores usam a teoria de controle ótimo pra gerenciar materiais nemáticos ativos de maneira eficaz.
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Um novo modelo identifica conexões em desenhos de engenharia elétrica de forma mais eficiente.
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