Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Ein Blick darauf, wie Systeme wie Stromnetze auf Veränderungen reagieren.

Astronomen nutzen HINORA, um Ringstrukturen in nahegelegenen Galaxien zu identifizieren und unser Verständnis von kosmischen Anordnungen zu verbessern.

Lern, wie Diffusion funktioniert und was den Prozess beeinflusst.

Studie zeigt, wie Temperatur ionische Flüssigkeiten beeinflusst, die mit Oberflächen interagieren.

NuGraph2 verbessert das Studium von Neutrino-Interaktionen mit fortschrittlichen Graphen-Neuronalen Netzwerken.

Dieser Artikel analysiert, wie Syntax Verbindungen zwischen Sprachen aufzeigt und wie Geografie einen Einfluss hat.

Lern was über Korrelationen und deren Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Teilchenkollisionssimulationen.

Entdecke, wie deterministische chaotische Maps die Entstehung von Normalverteilungen beeinflussen.

Maschinenlernen verändert das Taggen von Heavy-Flavor-Jets in der Hochenergiephysik am LHC.

Diese Studie zeigt Unterschiede in der Gehirnaktivität während engagierender Aufgaben und Wartezeiten.

Ein neuartiger Ansatz zur Erstellung von Kovarianzmatrizen zur Analyse von Galaxienumfragen.

Ein frischer Ansatz zur Analyse von Interaktionen in Zeitreihendaten mit statistischen Merkmalen.

Eine Übersicht, wie Kausalität in der Erdwissenschaft untersucht wird, um Umweltprobleme anzugehen.

Erkunde die Analyse von Trajektorien und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Ozeanströmungen und Energieverteilung.

Untersuchen, wie FRET Einblicke in molekulare Dynamik und Verhalten gibt.

Forscher bewerten die Rolle von KI bei der Analyse astronomischer Daten und deren Auswirkungen.

Eine Analyse des sich entwickelnden NFT-Marktes und seines Handelsverhaltens.

Die Kombination von generativen Modellen und Maximum-Likelihood-Schätzung verbessert die Präzision der Detektorkalibrierung.

Ein neues Gerät verbessert die Prüfung von weichen Materialien in verschiedenen Bereichen.

Eine neue Methode, um die Effizienz beim Kombinieren von Sensordaten zu verbessern.

Eine Untersuchung von Balance und entspanntem Gleichgewicht in sozialen Interaktionen.

Untersuchen, wie Ereignisse sich gruppieren und sich gegenseitig über die Zeit beeinflussen.

Eine Analyse des Verhaltens von SGD im maschinellen Lernen mit Einblicken in Eigenwerte und Trainingsstabilität.

Software zur Analyse von Einzelmolekül-Spektroskopiedaten mit benutzerfreundlichen Funktionen.

Dieser Ansatz vereinfacht und verbessert die Netzwerkwiederherstellung in verschiedenen Bereichen.

LFIS bietet eine systematische Methode zum Probenziehen aus komplexen Verteilungen.

Eine Studie über TbCo-Dünnschichten mithilfe fortschrittlicher Analysetechniken für strukturelle Einblicke.

Verwendung von statistischen Divergenzen für Hypothesentests in der Analyse hochdimensionaler Daten.

Ein Blick auf seltene Ereignisse an der Börse und deren Auswirkungen.

Dieser Artikel bespricht die Integration von wissenschaftlichen Prinzipien in Deep Learning für bessere Materialprognosen.

Forscher nutzen Daten, um den Widerstand effizient auf verschiedenen rauen Oberflächen vorherzusagen.

Ein Blick darauf, wie Wissenschaftler Kausalität in verschiedenen Bereichen bewerten.

Sternenströme geben Einblicke in die Geschichte und Dynamik von Galaxien.

Sophon verbessert die Suche nach neuen schweren Teilchen am LHC durch fortgeschrittenes Deep Learning.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Erkennung von fernen Planeten zu verbessern.

Ein spezielles Machine-Learning-Modell verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Partikeldatenanalyse.

Eine neue Methode verbessert die Geräuschcharakterisierung in Lasern und optischen Frequenzkämmen.

BICePs verbessert die Vorhersagen zum molekularen Verhalten, indem es die Modellparameter mit experimentellen Daten verfeinert.