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A pesquisa busca melhorar modelos de movimento dos dedos pra deixar o design robótico mais afiado.

Integrar a quantificação de incerteza no DeepONet melhora as previsões em sistemas físicos complexos.

Analisando saltos de temperatura e transferência de energia em gases com múltiplos átomos.

Investigar a interface ferro-magnetita traz ideias para melhorar os materiais.

Explore os avanços nas simulações de fluxo de fluidos usando o método SPH para fluxo em cavidades.

Um olhar sobre como as ondas eletromagnéticas interagem com obstáculos e sua importância.

Um design de robô leve melhora a eficiência energética e a velocidade.

Estudo de partículas em forma de bastão revela um comportamento de fase importante sob diferentes condições.

Uma nova rede neural, STAResNet, oferece soluções melhores para previsões de campo eletromagnético.

Examinando o papel da difusão em massa e da gravidade na instabilidade de Rayleigh-Taylor.

Estudo analisa como bandeiras invertidas interagem com fluidos em movimento e seu potencial de captura de energia.

Esse estudo melhora a aprendizagem ativa usando derivadas pra fazer previsões melhores.

MPADA simplifica a captação de dados de antenas multicanal para pesquisadores e engenheiros.

Pesquisas mostram novos métodos para controlar a supercondutividade em grafeno bilayer.

Um novo método pra melhorar sistemas de controle sob incerteza usando Controle Distribucionalmente Robusto.

Um jeito de melhorar como os modelos de aprendizado de máquina lidam com dados novos.

Pesquisa revela como o design impacta o movimento da luz em cristais fotônicos de vale.

Uma visão geral de curvas, funções quadradas e sua relevância em várias áreas.

Um olhar sobre sistemas integráveis e sua importância em várias áreas.

Um olhar sobre problemas parabólicos semilineares e suas implicações em várias áreas.

Combinando equações diferenciais e modelos baseados em dados pra entender melhor sistemas complexos.

Uma visão geral dos problemas de fronteira livre e sua importância em várias áreas.

Um olhar sobre gráficos simétricos em relação à reflexão e suas possíveis arrumações flexíveis.

Uma olhada em como ímãs afetam supercondutores quirais de triplete de spin.

Novos métodos melhoram as previsões do comportamento dos materiais usando redes neurais avançadas.

Novos métodos melhoram a análise estatística de dados de séries temporais não estacionárias.

Uma visão geral do movimento browniano e sua importância em várias áreas.

Este artigo fala sobre previsão conformal e seu papel em melhorar a precisão do modelo.

A mudança de gêmeos altera as propriedades do material sob estresse, impactando várias aplicações.

Explorando o comportamento caótico no mapa de Ikeda através de sistemas dinâmicos.

Novo framework usa IA pra melhorar a detecção de erros na impressão 3D.

Materiais macios mostram um comportamento surpreendente quando a tensão é removida, envolvendo tensões locais e faixas de cisalhamento.

Explore a classificação e as características únicas dos triângulos.

O Sistema de Distribuição Criogênica é fundamental pra uma aceleração de partículas eficaz.

Explorando métodos eficientes de multiplicação de matrizes para conjuntos de dados grandes em supercomputadores.

Uma olhada completa na hidrodinâmica e seus princípios fundamentais na mecânica dos fluidos.

Esse estudo analisa como os movimentos de asas afetam a sustentação na aviação e na energia eólica.

Uma nova forma de analisar sistemas não lineares usando funções de energia e cálculos eficientes.

Radar quântico oferece capacidades de detecção e medição melhoradas através de propriedades únicas da luz.

Pesquisas sobre equações diferenciais fracionárias trazem novas ideias sobre sistemas dinâmicos.