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Investigar las propiedades del bosón de Higgs ofrece pistas sobre preguntas fundamentales de la física.

Un estudio que compara el modelo HAR y el aprendizaje automático en la predicción de la volatilidad de acciones.

La investigación revela vínculos entre los genes y el dolor, ofreciendo nuevas posibilidades para el tratamiento.

Explorando cómo el aprendizaje automático ayuda en el análisis de datos nucleares.

Un estudio utiliza aprendizaje automático para encontrar más enanas blancas con metales pesados.

Descubre cómo los métodos basados en datos están cambiando las mediciones y el modelado en metrología.

Este artículo habla de cómo el aprendizaje automático ayuda a diseñar materiales microestructurados.

Un nuevo método mejora la precisión para identificar el estrés en las plantas usando aumento de datos automatizado.

SubDLe usa aprendizaje automático para identificar subestructuras de galaxias más eficientemente.

Un enfoque de aprendizaje automático para evaluar y mejorar la productividad de los trabajadores.

Una mirada a las pruebas basadas en escenarios para evaluar modelos de generación de código.

Nuevos algoritmos mejoran las predicciones de los estados fundamentales cuánticos usando datos limitados.

Nuevo método mejora la detección de convulsiones en datos de EEG utilizando aprendizaje automático.

Explorando cómo la educación, la raza y la pobreza influyen en la salud en EE. UU.

Un nuevo método combina el aprendizaje automático con el agrupamiento grueso para mejorar la modelización de materiales.

Una revisión de métodos de aprendizaje automático para predecir accidentes de tráfico y mejorar la seguridad vial.

Investigar las desintegraciones del Higgs puede revelar secretos sobre la materia oscura y sus conexiones.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de parámetros en ecuaciones diferenciales parciales para varias aplicaciones.

Las técnicas de RM pueden mejorar la detección temprana de amiloide-beta en pacientes con Alzheimer.

Humatch simplifica la humanización de los medicamentos con anticuerpos para una mejor eficacia y seguridad.

AMBER utiliza aprendizaje automático para automatizar la generación de mallas para simulaciones de ingeniería.

Un nuevo método utiliza aprendizaje profundo para mejorar los cálculos de energía en sistemas cuánticos de muchos cuerpos.

Este estudio habla sobre cómo usar el aprendizaje automático para mejorar la inferencia de tipos en los lenguajes de programación.

Este artículo presenta un método para la detección y explicación en tiempo real de reseñas de spam.

El modelo D-LIM conecta mutaciones genéticas, rasgos y aptitud para hacer mejores predicciones.

Mejorando la eficiencia en la programación lineal con técnicas de aprendizaje automático.

Los dispositivos inalámbricos eficientes tienen que adaptarse a las condiciones cambiantes para mejorar su rendimiento.

Un nuevo enfoque utiliza el aprendizaje automático para predecir con precisión las propiedades tensoriales de materiales cristalinos.

Una mirada a los SPIMs y su potencial en problemas de optimización.

Un estudio sobre cómo las nuevas ideas transforman la investigación astronómica a través de la tecnología y la colaboración.

Un nuevo método mejora el enrutamiento de datos de satélites para una mejor eficiencia en la comunicación.

Explorando nuevas formas de predecir rasgos en la cría.

AUTOPRIV simplifica la privacidad de datos para usuarios sin habilidades técnicas.

Este artículo habla sobre técnicas avanzadas para modelar el comportamiento de fluidos en materiales poroelásticos.

Los investigadores utilizan aprendizaje automático para predecir parámetros de Hubbard importantes para los materiales.

La imagen moderna y el aprendizaje automático mejoran la detección de desintegraciones de partículas.

Descubre cómo mezclar cultivos puede mejorar la sostenibilidad y productividad agrícola.

Una mirada al papel del conjunto de datos TIDMAD en la investigación de la materia oscura.

Este artículo presenta un método para proteger los datos personales en sistemas de aprendizaje automático.

Los graphcodes mejoran el análisis topológico de datos para obtener mejores ideas en conjuntos de datos complejos.