Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

Este artículo habla sobre métodos innovadores para mejorar el análisis estadístico de datos agrupados.

Investigando la resiliencia del AMOC en un clima cambiante.

Las técnicas de aprendizaje automático mejoran el análisis de datos en experimentos de física de alta energía.

Los investigadores aplican aprendizaje automático para mejorar la detección de antineutrinos en reactores nucleares.

Una nueva técnica mejora la estimación de parámetros para la fusión de agujeros negros, mejorando la investigación de ondas gravitacionales.

Un método para mejorar el rendimiento de compresores centrífugos a través de un análisis modal mejorado.

Nuevos métodos mejoran la identificación y análisis de los leptones tau en física de partículas.

La investigación revela factores clave que influyen en los errores de computación cuántica en qubits superconductores.

Este artículo explora las interacciones en redes dirigidas, centrándose en la reciprocidad y la frustración.

El modelo MIParT mejora la precisión y eficiencia del etiquetado de jets en física de partículas.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad para localizar fuentes de olor en flujos complejos.

Aprende cómo los modelos de orden reducido ayudan a analizar sistemas complejos usando la entropía de causalidad.

Nuevo pipeline mejora el seguimiento de partículas en el LHC usando GNNs.

Este artículo examina cómo la intermediación influye en las carreras científicas y las disparidades de género.

Examinando cómo las redes de creencias profundas pueden aprender de datos y crear representaciones complejas.

Examinando los lazos comerciales entre ciudades en Ceará para revelar interacciones económicas.

Un vistazo a métodos para analizar cambios en datos en evolución.

Este artículo explora el patrón común de la ley de Zipf en varios campos.

Nuevo enfoque de modelado mejora la comprensión de redes biológicas complejas.

Un nuevo enfoque de aprendizaje automático mejora el monitoreo de la calidad de los datos en la física de partículas.

Examinando cómo se comportan las ondas en sistemas complejos a través de mediciones de retraso temporal.

SignedLouvain mejora la detección de comunidades en redes con relaciones positivas y negativas.

Los investigadores utilizan el aprendizaje automático para analizar modelos de física complejos más allá del Modelo Estándar.

Una mirada a los métodos para estudiar los procesos cambiantes en varios campos.

Un nuevo método mejora el procesamiento de datos en física de partículas al centrarse en los momentos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y calidad del procesamiento de imágenes en aplicaciones en tiempo real.

Nuevos métodos con algoritmos mejoran la búsqueda de pistas a partir de puntos espaciales en colisiones de partículas.

Usar modelos de lenguaje para facilitar el proceso de revisión de literatura para los investigadores.

EggNet mejora la precisión del seguimiento de partículas usando técnicas de gráficos en evolución.

Aprende a manejar las incertidumbres en el modelado para tomar mejores decisiones.

Explorando distribuciones marginales y posteriores perfiladas en estudios cosmológicos.

Examinando cómo la conectividad afecta la influencia de los nodos en estructuras de núcleo-periferia.

Explorando el potencial de las Redes Kolmogorov-Arnold en tareas de clasificación de física de partículas.

Descubre cómo CMC identifica relaciones causales en datos de series temporales.

Los empujones de inteligencia artificial mejoran las operaciones de farmacia y el cuidado del paciente.

El mantenimiento predictivo ayuda a las industrias a planear de manera efectiva las fallas en el equipo.

Analizando la transformación de los estilos de arte del 2010 al 2020.

KANs conecta la IA y la ciencia, simplificando problemas complejos y mejorando la investigación.

Una mirada a cómo mejorar los cálculos de evidencia usando métodos bayesianos.

Nuevos métodos mejoran el modelado del comportamiento de electrones usando técnicas de aprendizaje automático.