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Un nuevo enfoque mejora la selección de características sin datos etiquetados para conjuntos de datos desbalanceados.

Nuevo marco mejora la confianza en los datos de IoT al autenticar dispositivos a través del rendimiento del hardware.

Este artículo examina las raras desintegraciones de quarks bottom y sus implicaciones para la física fundamental.

DCdetector identifica de manera efectiva anomalías en datos de series temporales con pocos ejemplos etiquetados.

Investigaciones revelan interacciones sorprendentes entre partículas sin masa y monopolos magnéticos.

Explorando la consistencia y estructura en teorías de supergravedad de ocho dimensiones.

Examinando anomalías de la física de partículas que podrían sugerir nuevas fuerzas o interacciones.

Un nuevo método combina múltiples vistas de cámaras para mejorar la detección de eventos inusuales.

ProtoAD combina prototipos con aprendizaje profundo para detectar anomalías en datos de series temporales de forma más clara.

Este artículo revisa métodos para detectar anomalías en la comunicación CAN de vehículos.

El estudio examina métodos para detectar patrones inusuales en el comportamiento de las redes sociales.

Un nuevo enfoque mejora la detección de eventos inusuales en videos.

Nuevo método muestra potencial para identificar imágenes médicas desconocidas.

Un marco para mejorar la detección de anomalías en datos de series temporales.

Recientes hallazgos de microlente revelan detalles sobre planetas lejanos que orbitan estrellas débiles.

ROAD utiliza aprendizaje automático para identificar anomalías en los datos de la radioastronomía.

Los físicos usan aprendizaje automático para analizar datos de colisiones en busca de posibles nuevas partículas.

Un nuevo enfoque usando el algoritmo MUSIC para imágenes de microondas sin dispositivos tradicionales.

La investigación revela el potencial de teorías no locales en la electrodinámica cuántica.

Una mirada al estudio de las a-anomalías en teorías de campos cuánticos.

Un nuevo método mejora la detección de anomalías en imágenes médicas usando datos no etiquetados.

Esta investigación examina las corrientes de Hall en sistemas de fermiones en redes finitas.

Examinando cómo las funciones beta influyen en los modelos sigma en física teórica.

Un sistema de detección mejora la seguridad de los planeadores submarinos durante misiones en el océano.

Explorando cómo el algoritmo MUSIC identifica anomalías con información de fondo limitada.

Un nuevo modelo mejora los datos de entrenamiento para la segmentación semántica en aplicaciones de IA.

Métodos innovadores mejoran la identificación de anomalías raras en imágenes médicas.

Las anomalías en el comportamiento de las partículas desafían las teorías existentes en la física de partículas.

Científicos investigan anomalías en el comportamiento de partículas, buscando nuevas teorías físicas.

CREDI ayuda a planear para las fluctuaciones en la producción de energía renovable.

Explorando cómo la inteligencia basada en datos mejora las estrategias de ciberseguridad y la automatización.

Aprende cómo los modelos del mundo ayudan a encontrar anomalías en vehículos autónomos.

Experimentos recientes sugieren nueva física más allá del modelo estándar.

BiGSeT mejora la detección de objetos inusuales en imágenes hiperespectrales complejas.

Nuevo método predice anomalías en servicios en la nube para mejorar el rendimiento.

Aprende cómo la detección de anomalías puede revelar patrones inusuales en finanzas.

ConRo mejora la detección de fraude al identificar sesiones dañinas de manera efectiva usando aprendizaje profundo.

Mejorando el análisis de datos y la interpretación en la salud usando modelos de lenguaje.

Los científicos investigan cargas eléctricas exóticas en modelos de partículas 3-3-1.

FATE mejora la detección de anomalías en textos usando pocos ejemplos etiquetados y técnicas de aprendizaje innovadoras.