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Usando modelos de lenguaje grandes para agilizar el análisis de datos cualitativos en la gestión del talento.

Los radiotelescopios enfrentan interferencias de la tecnología, lo que complica las observaciones cósmicas.

Un método para acelerar la inferencia bayesiana en conjuntos de datos enormes usando subsampling.

Dos nuevos métodos mejoran la aumentación de datos para la predicción de series temporales.

Perspectivas sobre los mecanismos de las erupciones solares a través de estudios de campos magnéticos.

Este artículo explora la conexión entre las pendientes en modelos de regresión funcional.

Examinando cómo las calificaciones en línea pueden engañar a los consumidores y métodos para mejorar la precisión.

La investigación mejora la comprensión de los números Turán aleatorios y las estructuras de hipergrafos.

Examinando el papel y los problemas de las variables instrumentales en el análisis causal.

Un nuevo modelo mejora la calidad de imagen en tomografías computarizadas de baja dosis.

STGormer mejora las predicciones de tráfico al tener en cuenta el tiempo y el espacio.

Este nuevo conjunto de datos sigue los cambios en el tamaño de los lagos cada dos años en todo el mundo.

Un estudio sobre métodos robustos para analizar conjuntos de datos complejos en neurociencia.

AutoAugOOD mejora los métodos de detección de novedad para varios escenarios de datos.

Este documento examina los efectos de profundidad y ruido en los poly-GNNs para el aprendizaje semi-supervisado.

Un estudio sobre cómo descubrir lentes a escala de galaxia usando datos de telescopios.

Explora métodos para llenar efectivamente los datos faltantes en grandes matrices.

Una nueva herramienta mejora la eficiencia en el estudio de fósiles a través de técnicas de imagen avanzadas.

PhishAgent combina técnicas para mejorar la velocidad y precisión en la detección de phishing.

Un nuevo método mejora la precisión en la medición de gases usando aprendizaje automático y física.

Investigar cómo el viento solar interactúa con los campos magnéticos revela relaciones complejas.

LFIT2 ofrece un enfoque más pulido para aprender lógica de sistemas dinámicos.

Una nueva herramienta ayuda a identificar simetrías de grupo puntual en química y ciencia de materiales.

Los hallazgos recientes mejoran nuestro conocimiento sobre los mecanismos de pulsación y la evolución de las estrellas Cephei.

Un nuevo método mejora los modelos de orden reducido usando aprendizaje bayesiano y procesos gaussianos.

Un nuevo enfoque mejora el análisis de sentimientos utilizando conjuntos de datos basados en el mercado.

Un nuevo método combina PNL y TRI para mejorar la precisión del puntaje ESG.

Revelando las amenazas y defensas de los sistemas de recomendación.

Este estudio presenta un nuevo método automatizado para identificar líneas espectrales en datos espaciales.

MSFMamba mejora la precisión de clasificación al combinar datos hiperespectrales, LiDAR y SAR.

Explora cómo los métodos interactivos mejoran la transparencia de los modelos en el análisis de series temporales.

Un método para visualizar y entender las decisiones de la IA en datos de series temporales.

Una visión general de la fusión de la computación cuántica con redes neuronales de grafos.

Aprende sobre el sesgo de selección, sus impactos y cómo controlarlo en la investigación.

Los investigadores usan MeshGraphNets para mejorar las simulaciones de dinámica de fluidos de manera eficiente.

Este trabajo examina el comportamiento y los desafíos de los modelos de mezcla en estadística.

Un marco innovador mejora la claridad en los resúmenes de documentos médicos.

ConflictBank ofrece información sobre conflictos de conocimiento en modelos de lenguaje.

Examinando la relación entre los Transformers y el modelo teórico de Inducción de Solomonoff.

Un estudio revela cómo el tamaño de una galaxia se relaciona con la densidad que la rodea.