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Este artículo habla sobre métodos para estimar parámetros que cambian en sistemas dinámicos usando datos en tiempo real.

Aprende sobre los fluidos de Bingham y su impacto en varias industrias.

GSDO optimiza problemas complejos sin necesitar derivados.

Un nuevo método para analizar datos espacio-temporales en varios campos.

Un estudio sobre cómo las gotas de agua afectan la acumulación de hielo en diferentes estructuras.

Un método para rastrear elefantes y reducir los conflictos entre humanos y elefantes usando señales sísmicas.

Nuevos métodos mejoran cómo seguimos los movimientos y comportamientos de los animales.

Nuevos métodos en línea mejoran el análisis de datos funcionales para aplicaciones del mundo real.

Una mirada a técnicas avanzadas para una mejor asimilación y filtrado de datos.

Un estudio sobre cómo el tamaño de las partículas afecta el movimiento y la separación en materiales granulares.

La investigación sobre las propiedades del agua bajo alta presión y temperatura revela su comportamiento complejo.

Nuevas técnicas mejoran la imagen submarina en condiciones turbias para estudios marinos.

Explorando cómo los medios porosos deformables interactúan con los fluidos en diferentes condiciones.

Examinando cómo la mezcla afecta las oscilaciones oceánicas y la dinámica del clima.

Un nuevo modelo mejora la precisión en el análisis de imágenes de teledetección complejas.

Los investigadores estudian las vocalizaciones de los animales en su hábitat natural para mejorar su comprensión.

Las ONG utilizan redes neuronales para simplificar la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.

Un nuevo método mejora la claridad de las predicciones en clasificadores softmax para campos críticos.

Usando diferentes sistemas de cámaras para mejorar el análisis de la salud de las plantas.

Un enfoque nuevo para identificar marcadores genéticos en el sorgo para mejores características agrícolas.

Un método para identificar regímenes en modelos de datos complejos.

Un nuevo conjunto de datos revela información clave sobre la migración temporal en Senegal usando datos de teléfonos móviles.

El Modelo Completamente Multipolar ofrece mejores perspectivas sobre el comportamiento molecular del agua.

Explora los beneficios y aplicaciones de los hiperrrectángulos conformes para hacer predicciones confiables.

HexTiles usa hexágonos para presentar datos geoespaciales de manera más efectiva.

Un nuevo marco mejora la prueba de hipótesis en modelos de regresión aditiva.

El estudio explora cómo la luz interactúa con diferentes materiales y sus efectos en el medio ambiente.

Nuevos modelos de machine learning mejoran las simulaciones climáticas para hacer predicciones más precisas.

Comparando métodos NeRF y SLAM para crear modelos 3D precisos.

Aprende cómo el aprendizaje en contexto mejora los modelos predictivos usando múltiples conjuntos de datos.

Evaluando el papel del deep learning en mejorar la precisión de los datos climáticos.

Este estudio examina las olas de rodillo en capas delgadas de agua que fluyen por pendientes.

Una mirada a métodos eficientes para transportar diferentes materiales.

Analizando métodos para mejorar la precisión del campo de presión a partir de datos de flujo de fluidos.

La investigación revela las canciones únicas de un pájaro caribeño poco conocido.

Aprende cómo MROSS mejora la clasificación de datos y reduce los costos computacionales.

Explorando avances en la tomografía vectorial para la reconstrucción de campos eléctricos.

Examinando técnicas para modelar y entender sistemas multiescala usando EDE y estimación de parámetros.

Una mirada a cómo cambian los genes en las poblaciones con el tiempo.

Un método para estimaciones de población precisas a un nivel granular.