Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

La investigación sobre eventos raros enfrenta desafíos por el ruido de fondo y la incertidumbre.

Explorando el papel del machine learning en el análisis de las propiedades topológicas de las redes fotónicas.

Las mejoras de LCLS-II-HE utilizan aprendizaje automático para una alineación óptica precisa y experimentos de rayos X mejorados.

Una exploración de la formación de agujeros negros a través de modelos matemáticos y nuevas técnicas.

Los métodos de aprendizaje automático ayudan a detectar químicos inusuales en las atmósferas de exoplanetas.

Una mirada a los métodos bayesianos y frecuentistas en estadística.

Nuevos métodos mejoran la estimación del gradiente en programas de física de partículas con aleatoriedad.

KinFit mejora la precisión de las mediciones de partículas en experimentos de física de hadrones.

Combinar la tomografía de estado cuántico con el aprendizaje automático mejora la precisión y la eficiencia.

Esta técnica permite la imagen y el análisis en tiempo real de estructuras diminutas.

Nuevas técnicas revelan información sobre las interacciones de partículas y la física más allá del Modelo Estándar.

Un nuevo enfoque mejora el estudio de redes complejas a través de una computación eficiente de la curvatura.

Un nuevo método acelera las simulaciones de física de partículas usando técnicas de superresolución.

La investigación explora técnicas de aprendizaje automático para estudiar el comportamiento de materiales blandos.

Un nuevo sistema para monitorear la glucosa sin dolor busca mejorar el manejo de la diabetes.

Entendiendo el complicado proceso de separación espectral y sus aplicaciones.

Este estudio utiliza aprendizaje automático para mejorar la calibración de energía de jets en el LHC.

AQC ofrece soluciones frescas para entrenar redes neuronales de manera eficiente.

El flujo RC simplifica el análisis de sistemas moleculares complejos usando coordenadas de reacción clave.

El aprendizaje automático transforma la reconstrucción de eventos en física de partículas, mejorando la precisión y la eficiencia.

Explora conceptos esenciales en las operaciones de la red eléctrica y su estabilidad.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las mediciones de momento transverso perdido en experimentos de colisionadores.

Un nuevo sistema utiliza aprendizaje automático para mejorar el monitoreo de la calidad de los datos en los experimentos.

Este estudio analiza cómo los cortes de energía afectaron la recuperación durante el huracán Ida.

Aprende a estimar parámetros para datos de colas pesadas usando distribuciones Pareto por partes.

Aprende a medir la pérdida de luz en dispositivos ópticos para un mejor rendimiento.

Aprende estrategias para tomar decisiones efectivas en situaciones inciertas.

Un nuevo método combina técnicas basadas en datos con principios físicos para mejorar el modelado.

Investigadores mejoran modelos de precios de acciones usando conceptos de física para hacer predicciones más precisas.

Explorando relaciones causales para mejorar la investigación científica con IA.

SmartRunner aprovecha la historia para mejorar estrategias de optimización en varios campos.

Una mirada a las estructuras coherentes y su impacto en los flujos turbulentos.

Nuevo método mejora predicciones usando procesos gaussianos en estructuras de datos desconocidas.

Una mirada a nuevos métodos para un análisis de datos eficiente.

Un nuevo método mejora la coincidencia entre productos de descomposición y partículas padres en física.

dotTHz estandariza datos terahertz para una mejor colaboración en investigación.

Investigando el papel de la multifractalidad en el comportamiento de partículas cuánticas y sus aplicaciones.

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

Una visión general de la criticidad intrínseca y extrínseca en sistemas biológicos.

Un nuevo método mejora la transformación de datasets usando flujos de normalización.