Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

Los investigadores usan el aprendizaje automático para mejorar el desarrollo de medicamentos para las terapias anticolinesterasas.

Presentando un nuevo método para un análisis y reconstrucción de redes más rápido.

Aprende cómo el flujo de información impacta los sistemas naturales y sus interacciones.

Este estudio examina la relación entre las ondas cerebrales delta y alpha.

Un enfoque de aprendizaje automático mejora el monitoreo de la calidad de los datos en experimentos de física de altas energías.

Una guía para mejorar la precisión en los métodos de integración de Monte Carlo.

Un nuevo método mejora el agrupamiento de datos al considerar relaciones complejas.

Los gemelos digitales ayudan a monitorear y predecir el comportamiento de sistemas complejos en diferentes áreas.

La ptychografía mejora la imagen a nivel atómico, mostrando los movimientos detallados de los átomos.

Un estudio revela que los árboles de decisión mejorados son geniales en entornos ruidosos para detectar anomalías.

Examinando los principales estados climáticos a lo largo de millones de años para obtener pistas sobre el futuro.

Un nuevo método mejora la eficiencia al cargar datos en computadoras cuánticas.

Un nuevo enfoque mejora el modelado de sistemas hamiltonianos a pesar de los datos ruidosos.

Los métodos de aprendizaje profundo mejoran la identificación de partículas y el análisis de datos en el LHC.

Usando aprendizaje automático para identificar fases magnéticas en materiales complejos.

Nuevos métodos mejoran el seguimiento de partículas cargadas en experimentos de física de alta energía.

La investigación explora cómo los cambios en la ionosfera pueden señalar terremotos que se acercan.

La investigación destaca nuevos métodos para abordar la mala especificación del modelo y mejorar la fiabilidad de las predicciones.

Aprende métodos para identificar variables importantes para una mejor análisis de datos.

Una mirada a cómo el flujo de información impacta en varios campos científicos.

Una nueva herramienta simplifica la LCA para evaluar las emisiones en campos petroleros.

Descubre cómo el aprendizaje automático mejora la detección de anomalías en la investigación de la física de partículas.

ZüNIS simplifica el muestreo de importancia neuronal en simulaciones de alta energía, mejorando la eficiencia y la facilidad de uso.

Un nuevo método combina el aprendizaje profundo con la imagenología por rayos X para hacer películas 3D más rápido.

Aprende cómo los científicos enfrentan las incertidumbres en los datos de investigación de partículas.

Estudia las interacciones y comportamientos en redes complejas a través de técnicas innovadoras.

Un nuevo método mejora el análisis de datos en física de altas energías usando aprendizaje auto-supervisado.

Los investigadores revelan nuevos hallazgos sobre las fases líquidas del agua bajo diferentes condiciones.

Un nuevo método revela información sobre las interacciones de sistemas complejos usando hipergrafos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de ondas gravitacionales al manejar el ruido.

Aprende a medir la influencia en las redes a lo largo del tiempo para que la información se difunda de manera efectiva.

Descubre cómo evolucionan las relaciones con el tiempo a través de redes temporales.

Nuevos métodos mejoran el estudio de formas en superficies curvas.

Aprende cómo la sonda solar Parker analiza las ondas whistler en el viento solar.

Este método ayuda a encontrar patrones ocultos en datos ruidosos.

Un nuevo método mejora la exploración del modelo de tres dobles de Higgs en física de partículas.

Una mirada a cómo los complejos simpliciales dirigidos revelan interacciones complejas.

Un nuevo método mejora la precisión del modelado sustituto usando principios físicos.

Nuevos métodos mejoran el análisis de ácido sulfúrico acuoso usando técnicas de aprendizaje automático.

Una mirada a cómo el ruido impacta los sistemas a través de cadenas de Markov.