CATHODE ofrece un enfoque nuevo para encontrar nuevas partículas en experimentos de colisionadores.
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David Shih
Un estudio revela que los árboles de decisión mejorados son geniales en entornos ruidosos para detectar anomalías.
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Combinar modelos generativos y estimación de máxima verosimilitud mejora la precisión de la calibración de detectores.
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Las corrientes estelares ofrecen información sobre la historia y dinámica de las galaxias.
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Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para analizar modelos de física complejos más allá del Modelo Estándar.
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Los científicos encuentran mejores formas de detectar señales raras en los datos.
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El deep learning impulsa la investigación en física de partículas con el extenso conjunto de datos AspenOpenJets.
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