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Un enfoque novedoso para mejorar las recomendaciones de especialistas en la salud.

Un nuevo método mejora el análisis de datos satelitales para un mejor monitoreo ambiental.

Los modelos de lenguaje están cambiando cómo se califican las respuestas de matemáticas en la educación.

La dimensión VC ayuda a evaluar la capacidad de aprendizaje de un modelo a partir de ejemplos.

Un nuevo método predice la hesitación a vacunarse a nivel de código postal.

Una mirada a los conceptos de dominación fuerte en gráficos difusos y sus aplicaciones.

Un estudio revela problemas con las predicciones exageradas en la investigación de fMRI.

Una nueva herramienta ayuda a los historiadores a analizar visualmente los datos del comercio de libros históricos.

Aprende sobre las características esenciales que dan forma a los sistemas de recomendación.

Combinar autoentrenamiento y aprendizaje activo mejora la eficiencia en el análisis de imágenes médicas.

Usando redes neuronales para predecir las corrientes gravitacionales en el océano con mejor precisión.

Un estudio identifica y categoriza fuentes de rayos X usando datos de eROSITA.

Examinando cómo las Redes Neurales Causales mejoran la resistencia a ataques adversariales.

Explorando las áreas clave de la tecnología de monitoreo de multitudes y sus aplicaciones.

Este artículo habla sobre la equidad en el clustering, centrándose en el problema de la bisección mínima.

Un estudio sobre cómo estimar R(t) y r(t) a partir de los datos de la ONS durante la pandemia.

Una guía sobre la inferencia de redes y el papel del modelo de hub en el análisis de la dinámica de grupos.

Un nuevo método mejora la estimación de la posición y orientación de objetos en escenarios complejos.

Presentamos ST-RAP para una valoración de propiedades más precisa.

Una mirada a cómo el DCA bayesiano mejora la toma de decisiones clínicas en la salud.

Nuevo conjunto de datos y método de entrenamiento mejoran el reconocimiento de nombres de software.

Combinar partículas sintéticas con computación de reserva abre nuevas posibilidades para el procesamiento de información.

Estudio sobre el rendimiento de los sistemas de recuperación en entornos de datos cambiantes.

Un nuevo enfoque para evaluar los impactos del tratamiento en varios niveles de resultados.

KGrEaT evalúa la calidad y utilidad de los gráficos de conocimiento para varias tareas.

Nuevo modelo mejora la precisión de segmentación de materiales utilizando imágenes hiperespectrales.

La investigación analiza el brote de COVID-19 durante la segunda ola en Birkenfeld.

Los científicos mejoran la eficiencia en el descubrimiento de materiales al integrar el conocimiento de expertos con la optimización bayesiana.

Un nuevo algoritmo mejora la estimación de homología a partir de puntos de datos ruidosos.

Usando el análisis de aguas residuales para monitorear infecciones virales en las comunidades.

Examinando cómo humanos y algoritmos pueden trabajar juntos para mejorar la toma de decisiones.

Un estudio sobre métodos de Aprendizaje Cuántico Automático para mejorar la detección de fraudes en finanzas.

Los datos de telemática mejoran la equidad en los precios del seguro de auto y la seguridad.

Un marco que combina el reconocimiento de patrones y el filtrado mejora la fiabilidad del modelo en redes complejas.

Los sistemas de calificación evalúan las habilidades de los jugadores para una competencia justa.

Los problemas inversos ayudan a extraer información desconocida de datos limitados en varios campos.

Una mirada completa a las interacciones entre animales a través de métodos avanzados de seguimiento.

Un nuevo método mejora la estimación de edad a partir de imágenes faciales mientras minimiza la influencia de la identidad.

Examinando cómo los principios de aprendizaje del cerebro pueden mejorar los algoritmos de aprendizaje automático.

Un nuevo modelo busca reducir las disparidades en salud en los registros electrónicos.