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CELLULAR simplifica a representação dos tipos de célula usando técnicas avançadas de ciência da computação.

Esse artigo fala sobre como usar dados não rotulados pra melhorar modelos de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como a quasienergia e os estados próprios de Floquet revelam comportamentos do sistema.

Novo método acelera cálculos de DFT, melhorando a pesquisa de materiais.

Um estudo de isótopos ricos em nêutrons revela informações sobre a estrutura nuclear e suas propriedades.

Um novo método pra prever interações complexas em sistemas quânticos.

Uma olhada na evolução e nas aplicações da teoria de cluster acoplados na química quântica.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados de grafo abordando as relações entre os nós.

Pesquisadores melhoram métodos de autoenergia pra prever melhor o comportamento eletrônico.

Descobertas recentes melhoram a compreensão das relações entre traço e grau em números algébricos.

Novos métodos em cryo-EM descobrem formas moleculares complexas e interações.

Explorando a conexão entre idempotência e qualidade perceptual na compressão de imagem.

Um método pra reduzir redundância em representações de dados multi-visão.

Novos métodos melhoram o tratamento de limites em simulações de fluxo de fluidos compressíveis.

Novos métodos melhoram a amostragem de distribuições complexas usando equações HJB e Tensor Train.

Este artigo apresenta um novo método para estudar sistemas quânticos de poucos corpos usando técnicas de Monte Carlo.

Descubra os últimos avanços nas técnicas de Monte Carlo quântico para a química.

Novos métodos melhoram a precisão em modelos dominados por convecção usando técnicas de malha avançadas.

A síntese eficiente de portões de fase multi-controlados melhora o desempenho da computação quântica.

Comparando QSVT e funções de janela pra melhorar as taxas de sucesso na estimativa de fase quântica.

Explorando os benefícios e desafios das embeddings de variáveis compartilhadas em machine learning.

Uma nova técnica acelera a análise de funções constantes por partes.

Os pesquisadores estão avançando em métodos para resolver sistemas lineares grandes e esparsos de forma eficaz.

Um novo sistema melhora o aprendizado de máquina com raciocínio abstrato melhorado e menos exemplos.

Novos métodos melhoram a análise de verossimilhança em modelos gráficos para dados complexos.

Um novo método melhora os cálculos de GSVD para grandes conjuntos de dados, aumentando a velocidade e a precisão.

Analisando métodos para otimização e amostragem em situações de problemas complexos.

Analisando como o tamanho do stencil afeta a precisão no RBF-FD pra resolver PDEs.

Uma visão geral dos problemas de valor de contorno e do método das soluções fundamentais.

O flow matching oferece um jeito novo de gerar amostras de dados de forma eficiente.

Um novo algoritmo facilita os cálculos para analisar as oscilações de neutrinos em experimentos.

Uma nova abordagem pra melhorar a classificação de grafos usando análise de dados topológicos.

Pesquisadores combinam técnicas pra melhorar os estudos de sistemas quânticos e estruturas eletrônicas.

Explorando o comportamento e a dinâmica de gases de solitons através de colisões e simulações.

Novo framework melhora os cálculos de probabilidade em conjuntos de dados complexos para várias áreas.

Métodos avançados melhoram a precisão e a eficiência nas soluções numéricas.

Novos métodos de normalização melhoram as previsões de dados espaciais e a eficiência da análise.

Um novo método melhora a eficiência de salvar os estados do modelo durante o treinamento.

Explorando os polinômios de Chebyshev através do algoritmo do Tang no plano complexo.

Uma olhada em como métodos de quasi-Monte Carlo randomizados estimam integrais sob várias condições.