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Un método para mejorar la equidad en las predicciones de algoritmos que afectan la vida de las personas.

Un estudio sobre cómo las actuaciones extremas en natación pueden predecir récords futuros.

Utilizando el Filtro de Kalman Ampliado para una estimación precisa del error en puertas cuánticas.

Un nuevo método mejora la clasificación de fluidos corporales para investigaciones criminales.

Explorando cómo los sistemas biológicos procesan información a través de la inferencia bayesiana.

Nuevas tecnologías mejoran la capacidad de los sistemas de radar para detectar intentos de suplantación.

Las ondas gravitacionales revelan información sobre los agujeros negros y las teorías de la gravedad.

Un nuevo método para una asignación efectiva de vacunas durante epidemias al abordar la incertidumbre.

Este artículo explora cómo los modelos matemáticos rastrean la transmisión de virus.

Analizando cómo la similitud entre los datos de entrenamiento y prueba afecta la incertidumbre en las predicciones del modelo.

Métodos robustos mejoran el análisis de dispositivos de una sola vez y sus tasas de fallo.

Este documento habla sobre Redes de Flujos Bayesianos y su efectividad en la generación de datos.

Los métodos de Monte Carlo mejoran las predicciones en física, abordando desafíos en simulaciones y optimización de parámetros.

Explorando cómo los circuitos cerebrales mejoran el aprendizaje y el procesamiento de información.

Estudiar las ondas gravitacionales nos da pistas sobre las explosiones de estrellas y lo que pasa después.

Los robots usan métodos bayesianos para recolectar datos de forma segura en entornos impredecibles.

Nuevos modelos generan datos realistas en varios campos y aplicaciones.

Presentando un modelo flexible para analizar datos de series temporales esféricas complejas.

Técnicas efectivas para lidiar con el ruido en computadoras cuánticas aseguran precisión en los cálculos.

Un método para estimar datos de manera precisa utilizando la colaboración de dispositivos.

Los investigadores usan cuásares para estudiar el medio intergaláctico y la distribución de metales.

Una técnica más rápida mejora la estimación de parámetros de las ondas gravitacionales.

El software Redback ayuda a los astrónomos a analizar eventos cósmicos transitorios.

Esta investigación se centra en incorporar la incertidumbre en las predicciones utilizando inferencia bayesiana.

Explorando nuevos métodos para determinar la ubicación precisa de dispositivos.

Nuevo método mejora la identificación de estructuras cristalinas usando datos de difracción de rayos X.

Entender cómo los métodos estadísticos se aplican a la actividad cerebral y los procesos de aprendizaje.

Cómo la estadística bayesiana ayuda a analizar datos experimentales en física.

La investigación arroja luz sobre las relaciones de masa de estrellas binarias de línea simple.

Mejorando los métodos de inferencia bayesiana para matrices ultramétricas en el análisis de datos complejos.

Los científicos están creando mapas detallados del gas hidrógeno en la Galaxia usando técnicas avanzadas.

Nuevas técnicas mejoran la inferencia bayesiana en sistemas complejos y de alta dimensionalidad.

Un modelo para entender los valores extremos en varios desastres.

Un nuevo método ayuda a los robots a interpretar los comandos humanos de manera más efectiva.

Analizar neutrinos puede revelar mucho sobre las explosiones de supernovas y el universo.

Explorando los beneficios y desafíos de la imagenología Compton para la detección de radiación.

Una mirada al modelo lineal de coregionalización para analizar datos espaciales.

Un nuevo enfoque para filtrar sistemas complejos usando Modelos PSD Gaussianos.

Un estudio sobre nuevos métodos para analizar datos de temperatura del mar desde 1982 hasta 2012.

Un nuevo emulador acelera el estudio de las curvas de luz de las kilonovas.