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Un nuevo marco mejora el modelado predictivo al fusionar diferentes fuentes de datos de ingeniería.

Un nuevo modelo de simulación mejora la comprensión del comportamiento de la humedad atmosférica.

Presentando NGSP y NGFSP para un análisis financiero avanzado de datos.

La calibración ayuda a mejorar la precisión en los modelos de propagación de enfermedades para tomar mejores decisiones de salud.

BPMN Analyzer 2.0 identifica y soluciona rápido los errores de flujo de control en modelos de procesos de negocio.

Combinar modelos mejora las predicciones y la comprensión de la incertidumbre en astronomía.

Explorando el impacto de la Inferencia Variacional de Difusión de Denoising en los DGPs.

fStress ayuda en el ajuste de modelos al medir distancias y optimizar el análisis de datos.

Este artículo explora el papel de las redes de reacciones en los procesos biológicos y los métodos de análisis de sensibilidad.

Aprende a evaluar la complejidad en modelos de procesos para más claridad y facilidad de uso.

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

Una mirada a cómo los modelos ópticos ayudan a predecir los comportamientos de fisión.

Este artículo examina la metaconsistencia en modelos estadísticos para sistemas impredecibles.

Un nuevo enfoque para entender las nubes de gas frío y la formación de estrellas en las galaxias.

Un estudio sobre cómo mejorar la estimación de parámetros en modelos de equilibrio vapor-líquido.

Este artículo habla sobre modelos para simplificar el estudio de materiales de fermiones pesados.

Combinando la actualización bayesiana y el modelado sustituto para mejorar la estimación de parámetros del modelo.

Una mirada profunda a los materiales compuestos magnéticos suaves y su modelado.

Investigadores desarrollan un método para encontrar ecuaciones gobernantes a partir de datos ruidosos.

Nuevos métodos mejoran el modelado de datos a través de pseudoinversas ponderadas y algoritmos eficientes.

Examinando el impacto de la eliminación de datos en las conclusiones del análisis MCMC.

Una mirada a cómo las nuevas técnicas de modelado mejoran la comprensión de sistemas interconectados.

Un método para simplificar la selección de modelos de regresión en medio de la incertidumbre.

Un enfoque novedoso mejora la modelación de la estructura atómica para la ciencia de materiales.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones usando validación cruzada de dejar uno afuera.

Nuevos métodos combinan modelos simples con rejillas avanzadas para un análisis subsuperficial eficiente.

Descubre nuevas herramientas para modelar sistemas dinámicos con deep learning.

Aprende cómo la dinámica de Langevin mejora la estimación de parámetros en comparación con los métodos tradicionales.

Un nuevo método para predecir dinámicas lentas en sistemas multiescala usando técnicas basadas en datos.

Usando encuestas para mejorar la precisión del modelado de enfermedades.

Nuevo modelo SIR mejora la predicción de enfermedades y la respuesta de salud pública.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos climáticos mediante ajustes sistemáticos de parámetros.

Una mirada a cómo las rotaciones de Wigner influyen en las interacciones de partículas y en los procesos de descomposición.

Investigación sobre modelos reducidos para predecir comportamientos de uniones atornilladas bajo cargas dinámicas.

Una mirada a los modelos de volatilidad estocástica y su impacto en las finanzas.

Una mirada al impacto del modelo Finke-Watky en las reacciones químicas y la propagación de enfermedades.

Una versión compleja del mapa logístico incorpora orden fraccionario para un mejor modelado.

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Descubre el método SALT para mejorar la modelización de la dinámica de fluidos.

Métodos para mejorar la eficiencia en la simulación de flujos turbulentos complejos.