Física - Análisis de datos, estadística y probabilidad

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.

Los investigadores usan aprendizaje automático para mejorar las predicciones de estabilidad de proteínas.

La investigación revela que las olas de calor extremo son más frecuentes debido al cambio climático.

Un método para medir las fluctuaciones de precios de activos usando la entropía de clúster de Kullback-Leibler.

Analizar comportamientos aleatorios en sistemas revela información clave en varios campos.

Dos algoritmos mejoran la estimación de parámetros en sistemas cambiantes usando datos en tiempo real.

Los científicos desarrollan técnicas mejoradas para analizar señales de materia oscura.

Aprende cómo las simetrías de grupo pueden mejorar los modelos de clasificación en el aprendizaje automático.

Los investigadores están optimizando aceleradores de láser-plasma usando aprendizaje automático para producir mejores haces de electrones.

Los microbios del suelo son súper importantes para el crecimiento de las plantas y la salud del medio ambiente.

Explorando los límites de la predicción en sistemas caóticos y sus implicaciones.

Examinando las influencias del sector en los mercados financieros durante crisis usando datos históricos.

Un método para estudiar cómo los eventos se agrupan con el tiempo.

La investigación mejora el modelado predictivo para el almacenamiento seguro de desechos nucleares en formaciones de sal de roca.

Aprende cómo la dinámica de Langevin mejora la estimación de parámetros en comparación con los métodos tradicionales.

El progreso reciente en el análisis de recurrencias mejora nuestra comprensión del comportamiento de los sistemas a lo largo del tiempo.

Una mirada a cómo las estadísticas pueden revelar conexiones en datos complejos.

Este artículo explora métodos para medir y analizar texturas de imágenes a través de varias técnicas de datos.

Examinando el papel de la causalidad de orden superior en la comprensión de sistemas complejos.

Nuevo método mejora la imagen de estructuras diminutas usando Imágenes de Difracción Coherente.

Un nuevo método mejora la modelación de reservorios a través de redes neuronales y datos espaciales.

Una mirada al análisis de secuencias de tiempo de eventos irregulares.

Los investigadores convierten sWeights para mejorar la precisión del aprendizaje automático en física experimental.