Physik - Datenanalyse, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um komplexe Physikmodelle jenseits des Standardmodells zu analysieren.

Ein Blick auf die Methoden, um sich ändernde Prozesse in verschiedenen Bereichen zu untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Datenverarbeitung in der Teilchenphysik, indem sie sich auf Momente konzentriert.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Qualität der Bildverarbeitung in Echtzeitanwendungen.

Neue Methoden mit Algorithmen verbessern das Finden von Spuren aus Raumpunkten bei Teilchenkollisionen.

Sprachemodelle nutzen, um den Literaturüberblick für Forscher zu erleichtern.

EggNet verbessert die Genauigkeit der Partikelverfolgung mit fortschrittlichen graphbasierten Techniken.

Lern, wie man Unsicherheiten im Modellieren managt, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Erforschung marginaler und profilierter posteriorer Verteilungen in kosmologischen Studien.

Untersuchen, wie Konnektivität den Einfluss von Knoten in Kern-Peripherie-Strukturen beeinflusst.

Die Erkundung des Potenzials von Kolmogorov-Arnold-Netzwerken bei Klassifizierungsaufgaben in der Teilchenphysik.

Entdecke, wie CMC kausale Zusammenhänge in Zeitreihendaten identifiziert.

KI-Impulsgeber verbessern Apothekenabläufe und Patientenversorgung.

Prädiktive Wartung hilft Industrien, Ausfälle von Geräten effektiv zu planen.

Die Analyse der Veränderung von Kunststilen von 2010 bis 2020.

KANs verbinden KI und Wissenschaft, vereinfachen komplexe Probleme und verbessern die Forschung.

Ein Blick auf die Verbesserung von Evidenzberechnungen mit bayesianischen Methoden.

Neue Methoden verbessern die Modellierung des Elektronverhaltens mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um Vorhersagen zur Stabilität von Proteinen zu verbessern.

Forschung zeigt, dass extreme Hitzewellen durch den Klimawandel häufiger auftreten.

Eine Methode zur Messung von Preisschwankungen von Vermögenswerten mithilfe der Kullback-Leibler-Clusterentropie.

Die Analyse von zufälligem Verhalten in Systemen zeigt wichtige Erkenntnisse in verschiedenen Bereichen.

Zwei Algorithmen verbessern die Parameterschätzung in sich verändernden Systemen mit Echtzeitdaten.

Wissenschaftler haben verbesserte Techniken entwickelt, um Dunkle-Materie-Signale zu analysieren.

Lern, wie Gruppensymmetrien Klassifikationsmodelle im maschinellen Lernen verbessern können.

Forscher optimieren Laser-Plasma-Beschleuniger mit Machine Learning, um bessere Elektronenstrahlen zu erzeugen.

Bodenmikroben sind super wichtig für das Pflanzenwachstum und die Umweltgesundheit.

Die Grenzen der Vorhersage in chaotischen Systemen erkunden und deren Auswirkungen.

Untersuchung der Sektoreneinflüsse auf die Finanzmärkte während Krisen anhand historischer Daten.

Eine Methode, um zu untersuchen, wie Ereignisse über die Zeit gruppiert sind.

Forschung verbessert die prädiktive Modellierung für sichere Lagerung von Atommüll in Steinsalzlagerstätten.

Erfahre, wie Langevin-Dynamik die Parameterschätzung im Vergleich zu traditionellen Methoden verbessert.

Jüngste Fortschritte in der Rekurrenzanalyse verbessern unser Verständnis des Verhaltens von Systemen über die Zeit.

Ein Blick darauf, wie Statistiken Verbindungen in komplexen Daten aufdecken können.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Messung und Analyse von Bildtexturen durch verschiedene Datentechniken.

Die Untersuchung der Rolle von höherer Kausalität beim Verstehen komplexer Systeme.

Neue Methode verbessert die Bildgebung winziger Strukturen mit kohärenter Diffraktionsabbildung.

Eine neue Methode verbessert das Reservoirmodellieren mit Hilfe von neuronalen Netzen und räumlichen Daten.

Ein Blick auf die Analyse von unregelmässigen Ereignis-Zeitfolgen.

Forscher wandeln sWeights um, um die Genauigkeit des maschinellen Lernens in der experimentellen Physik zu verbessern.