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Este artículo examina métodos para evaluar los efectos a largo plazo de las políticas educativas.

Un examen de conjuntos de posición general y su importancia en las matemáticas.

CGLASSO ofrece formas mejoradas de estudiar la actividad y conectividad cerebral.

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

Nuevo método mejora la explicabilidad de GNN usando gráficos proxy.

Esta investigación explora el potencial de los modelos de fundación de gráficos versátiles.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión del análisis de datos espaciales.

El experimento ATLAS mejora la precisión de la constante de acoplamiento fuerte en la física de partículas.

Esta investigación examina cómo el tamaño del modelo y de los datos impacta en el rendimiento del modelo de grafo.

Este documento evalúa la eficiencia del código generado por varios modelos.

COMPRER integra múltiples tipos de imágenes para un mejor diagnóstico de enfermedades.

El aprendizaje automático mejora la precisión de predicción de redshift para núcleos galácticos activos.

Una mirada a los métodos de extracción de reglas para mejorar la interpretabilidad de las RNN.

Nuevos hallazgos desafían las opiniones actuales sobre los estallidos de rayos gamma y sus emisiones de VHE.

Un nuevo modelo busca mejorar la previsión en diferentes tipos de datos.

Este artículo habla sobre un método para reducir los falsos positivos en el análisis de datos.

Este estudio mejora las tareas de optimización usando oráculos inexactos ajustables para un mejor rendimiento.

Este estudio revela patrones clave en el flujo de Kolmogorov y la dinámica turbulenta.

Un nuevo modelo usa IA para predecir mejor las variantes de COVID-19 y su propagación.

Waterbear mejora el análisis de pantallas CRISPR FACS para la investigación genética.

Mejorando los métodos de inferencia bayesiana para matrices ultramétricas en el análisis de datos complejos.

Un estudio sobre los efectos del ruido en el análisis de señales y el comportamiento de los valores propios.

Lamarr mejora las simulaciones de colisiones de partículas, permitiendo que LHCb maneje volúmenes de datos más grandes de manera eficiente.

Un nuevo enfoque para abordar el cambio de covariables en modelos de aprendizaje automático.

MedSASS mejora la imagen médica usando aprendizaje auto-supervisado para más precisión.

Un nuevo método mejora la capacidad de la IA para separar eficazmente las características de las imágenes.

Este documento habla sobre el papel de los LLMs en el análisis de series temporales.

Aprende cómo la transformación de Möbius ayuda a entender las interacciones en el aprendizaje automático.

Este estudio revela características clave del sistema estelar binario V0610 Vir.

Nuevos modelos mejoran cómo manejamos los datos de nubes de puntos.

Este artículo revisa el valor de los enfoques basados en regiones para una mejor reconocimiento de imágenes.

MACCHIatO mejora la segmentación de consenso en imágenes médicas al abordar la variabilidad entre evaluadores.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje cuántico con datos imperfectos.

Una guía para tomar decisiones informadas durante brotes de enfermedades usando técnicas de optimización.

Este estudio explora cómo mejorar las campañas de marketing usando conocimiento de sentido común e información multimodal.

Una mirada a los desafíos de evaluar agentes de RL en entornos cambiantes.

Examinando métodos para identificar grupos de pacientes que responden a tratamientos en ensayos clínicos.

Aprende sobre tensores y su importancia en el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Este estudio presenta un nuevo método para redibujar distritos usando datos de movilidad humana.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión en la simulación de materiales.