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Un nuevo método mejora las simulaciones de segundas derivadas para formas complejas.

La investigación revela cómo los trenes de picos mejoran la comprensión de las interacciones neuronales.

Explorando cómo los métodos basados en datos mejoran la comprensión de las respuestas de los materiales.

DendroTweaks simplifica el estudio del comportamiento y la estructura de las neuronas para los investigadores.

El estudio examina métodos para probar cambios en modelos de factores usando autovalores y autovectores.

Una guía para la identificabilidad de parámetros y la estimación en modelado del mundo real.

Un estudio revela cómo las corrientes oceánicas afectan el comportamiento del hielo marino en la zona de hielo marginal.

Un enfoque fresco combina modelos ecológicos a corto y largo plazo para hacer mejores predicciones.

Examinando cómo los modelos de características aleatorias y los Transformers manejan datos no vistos.

Presentamos FB-LTS, un método que mejora la eficiencia en simulaciones de aguas poco profundas.

Una mirada al KAE EnKF y sus aplicaciones en el modelado de sistemas complejos.

Presentando la estimación de verosimilitud penalizada por autofagia para abordar el sesgo en los modelos de IA.

Un estudio sobre las capacidades de los transformadores para modelar osciladores armónicos simples.

Un nuevo modelo aumenta la precisión en la comprensión del lenguaje natural usando predicciones de expertos.

Este artículo examina los desafíos de estabilidad de las redes eléctricas que usan tecnologías basadas en inversores.

Un nuevo método para modelar obstáculos en leyes de conservación sin perder realismo.

Este estudio presenta un método para reducir las necesidades de datos en el modelado de sistemas dinámicos.

Una mirada a cómo la dinámica de parches mejora las técnicas de modelado multiescala.

Los investigadores combinan técnicas de datos para modelar sistemas complejos de manera efectiva.

Combinar modelos revela nuevas formas de estudiar la dinámica de enfermedades en poblaciones.

Un nuevo método mejora la identificación de sistemas lineales conmutados a través de técnicas robustas.

Desarrollamos métodos para refinar modelos usando observaciones ruidosas e indirectas.

Este documento explora el comportamiento del algoritmo EM en la regresión lineal mixta para mejorar la precisión del modelo.

Aprende cómo el aprendizaje bayesiano mejora las predicciones y maneja la incertidumbre en el aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre métodos efectivos para mejorar la cuantificación de la incertidumbre en modelos complejos usando redes neuronales.

Este estudio revisa técnicas de modelado para entender el lente gravitacional fuerte y sus efectos.

Explorando cómo los modelos PANN simulan el comportamiento hipereslástico de vigas bajo estrés.

Explorando técnicas para mejorar la modelación de sistemas paramétricos en ingeniería y ciencia.

Explorando los desafíos de usar métodos en conjunto en el aprendizaje automático.

GFN-ROM mejora la reducción de orden del modelo usando redes neuronales gráficas para simulaciones eficientes.

Este estudio presenta un método para mejorar las predicciones de interacción fluido-estructura para aplicaciones de ingeniería.

Nuevos métodos mejoran la fiabilidad de los GEMs para la investigación biológica.

Aprende sobre los métodos de identificación de modelos en sistemas de control y su importancia.

Una herramienta rápida revisa modelos BPMN en busca de errores, asegurando procesos de negocio sin problemas.

Una mirada a cómo los polinomios biortogonales mejoran los métodos de regresión polinómica.

Rastrear el movimiento a través de videos simplifica el estudio de sistemas complejos.

Nuevos enfoques mejoran las estrategias de control para sistemas complejos y no lineales usando características aleatorias.

Una mirada a dos enfoques clave en la ciencia de datos y sus fortalezas únicas.

Un nuevo modelo mejora el análisis de cargas eléctricas en las redes de energía.

Combinar clases de estado estocástico y simulación ofrece un análisis mejor de sistemas complejos.