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Este artículo examina la relación entre el entrelazamiento, los estados mixtos y las anomalías en los sistemas cuánticos.

Una mirada a cómo nuevas simetrías podrían abordar las anomalías del Modelo Estándar.

Presentando un marco para mejorar la detección de anomalías en sistemas de Aprendizaje Federado.

Un nuevo modelo mejora la seguridad del vehículo al identificar patrones de ataque no vistos.

Las anomalías revelan información clave sobre las interacciones de partículas y los efectos cuánticos.

Nuevos métodos mejoran el estudio de formas en superficies curvas.

Los avances en la imagenología cerebral mejoran el diagnóstico y la comprensión de la enfermedad de Alzheimer.

Un nuevo método para identificar anomalías en imágenes médicas a través de una reconstrucción pseudo-saludable.

Nuevo método mejora la identificación de eventos inusuales en grabaciones de video.

Nuevo marco mejora la detección de anomalías mediante la afinación automática de la alteración de datos.

DOUST usa el entrenamiento en tiempo de prueba para mejorar la detección de outliers sin necesidad de datos etiquetados.

Un nuevo marco mejora la supervisión de la red eléctrica usando tecnología avanzada.

Presentamos el Aprendizaje de Distinción Dinámica para mejorar la detección de anomalías en videos de vigilancia.

Un estudio sobre cómo mejorar la fiabilidad y calidad de los datos en el monitoreo de sensores.

Una inmersión profunda en sistemas fermiónicos y sus anomalías.

Un nuevo método identifica patrones inusuales en redes en evolución para mejorar la detección de anomalías.

Un nuevo método identifica rápidamente características en imágenes lunares sin necesidad de mucha intervención humana.

LogSD mejora la detección de anomalías en datos de registros al centrarse en eventos poco frecuentes.

Un nuevo enfoque mejora la detección en tiempo real de eventos celestiales raros.

Investigaciones recientes arrojan luz sobre las complejidades de las teorías de gauge fuertemente acopladas.

Una mirada a comportamientos inesperados que afectan los modelos gravitacionales y sus implicaciones.

Este estudio analiza cómo las inundaciones y eventos sociales afectan los patrones de movimiento humano.

Un marco para mejorar la seguridad en circuitos automotrices usando aprendizaje automático.

LAISS ayuda a los astrónomos a identificar eventos celestiales inusuales entre la gran cantidad de datos de los telescopios.

Un estudio sobre el uso de clustering tensorial para el análisis de pasajeros del metro.

Examinando el comportamiento de los fermiones en estructuras de red curvas con paredes de dominio.

Aprende cómo el análisis de grafos ayuda a detectar patrones inusuales en los datos.

Perspectivas sobre eventos de microlente complejos a través del análisis de dinámicas orbitales.

Una inmersión profunda en los términos WZW y su papel en la cromodinámica cuántica.

SMEFT arroja luz sobre las interacciones de partículas y la posible nueva física.

Un nuevo enfoque para identificar anomalías en datos industriales para mejorar la eficiencia.

ARC ofrece una solución flexible para detectar anomalías en diferentes conjuntos de datos de grafos.

Explora la importancia y las tendencias en la detección de anomalías en video en diferentes campos.

Explora el fascinante mundo de las transiciones de fase y sus implicaciones en la física.

b-CASTOR usa aprendizaje automático para encontrar regiones que explican anomalías en la física de partículas.

Explorando el papel de las simetrías y anomalías en teorías de campo invertibles.

Descubre los métodos clave y aplicaciones de la detección de anomalías en estructuras de datos cambiantes.

Un nuevo método mejora la detección de fallos usando datos de series temporales multivariantes.

Nuevos hallazgos desafían nuestra visión de la estructura del universo a través de anomalías en el CMB.

Un marco que detecta anomalías en gráficos mientras promueve un trato justo.