Últimos artículos para Datos Observacionales

Los investigadores han desarrollado una nueva forma de analizar los pulsadores de modo gravitacional para obtener mejores conocimientos sobre las estrellas.

Investigando el impacto de las señales de satélite en los datos de radioastronomía.

Este estudio examina cómo la retroalimentación estelar afecta la evolución de las galaxias enanas esferoidales.

Examinando el papel del aprendizaje profundo en la mejora de modelos causales.

Una visión general de las enanas blancas magnéticas y sus características únicas.

Una mirada a cómo los modelos de sensibilidad calibrada mejoran la inferencia causal en los estudios.

Explora cómo la genética ayuda a aclarar los resultados de salud en la investigación.

PairNet mejora la precisión al estimar los efectos del tratamiento usando datos observacionales.

Entendiendo las complejidades de evaluar los efectos de un solo tratamiento en diseños factoriales.

Investigando el papel y las propiedades de las estrellas de neutrones en nuestro universo.

Nuevos descubrimientos revelan que la reionización es un proceso complejo, cambiando nuestra forma de ver la historia cósmica.

Una mirada a nuevas técnicas para identificar causa y efecto en varios campos.

Un nuevo método mejora las predicciones del viento usando modelos estadísticos e integración de datos.

Explorando alternativas a la inflación en nuestra comprensión de las primeras etapas del universo.

Este nuevo modelo mejora las predicciones y el análisis de difusión a través de la dinámica de energía.

Descubre cómo la no-clasicidad cuántica desafía nuestra comprensión de la causalidad.

Los investigadores mejoran los métodos de mapeo de eclipses para obtener mejores ideas sobre las atmósferas de los exoplanetas.

Un nuevo método mejora la precisión de los efectos del tratamiento en diferentes grupos de pacientes.

Una mirada a los métodos para comprender los efectos a largo plazo en diferentes campos.

La investigación revela cómo el envejecimiento afecta la distribución vertical de los cúmulos abiertos en nuestra galaxia.

Este artículo explora un modelo local para estudiar nubes de gas durante la formación de estrellas.

Aprende cómo fusionar tipos de datos mejora la precisión de la investigación en varios campos.

Investigando cómo los campos de camaleón influyen en las enanas blancas y nuestra comprensión de la gravedad.

Examinando la inflación en el universo temprano a través de la gravedad modificada y datos observacionales.

Estudiar los cúmulos de galaxias revela aspectos clave de la formación del universo.

Presentando un enfoque flexible para entender relaciones usando datos de observación.

Usando datos no estructurados para estimar los efectos del tratamiento de manera más eficiente.

Una mirada detallada al mapeo de intensidad de líneas y su impacto en la evolución de las galaxias.

Un nuevo método mejora la identificación de variables de control en estudios causales.

Un estudio revela información sobre las estrellas pobres en metales y su influencia en la formación de galaxias.

Un nuevo método estima efectos causales usando pocas intervenciones, incluso con factores ocultos.

Este estudio usa aprendizaje automático para identificar estrellas en cúmulos de manera precisa.

TOI-2533 b revela nuevas perspectivas sobre las enanas marrones y la formación estelar.

Examinando colisiones de agujeros negros y las ondas gravitacionales que generan.

Nuevos métodos revelan información sobre los protoplanetas y su papel en la formación de planetas.

Usar ML causal puede mejorar mucho la toma de decisiones en la agricultura y la sostenibilidad.

Los investigadores analizan KIC4937011 para revelar información sobre la evolución estelar y la pérdida de masa.

Un nuevo enfoque revela grupos de pacientes diversos según los resultados del tratamiento.

Una mirada a cómo los científicos estudian el movimiento de las estrellas en las galaxias.

Un método para aclarar relaciones causales a pesar de factores no medidos.