Physique - Analyse des données, statistiques et probabilités

Une étude révèle comment la température affecte les liquides ioniques en interaction avec les surfaces.

NuGraph2 améliore l'étude des interactions des neutrinos en utilisant des réseaux de neurones graphiques avancés.

Cet article analyse comment la syntaxe révèle des connexions entre les langues et l'impact de la géographie.

Apprends les corrélations et leur importance dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la précision des simulations de collisions de particules.

Découvrez comment les cartes chaotiques déterministes influencent l'émergence de distributions normales.

L'apprentissage automatique transforme le tagging des jets à saveur lourde en physique des hautes énergies au LHC.

Cette étude montre des différences d'activité cérébrale pendant les tâches engageantes et les périodes d'attente.

Une nouvelle approche pour créer des matrices de covariance pour analyser les données des relevés de galaxies.

Une nouvelle approche pour analyser les interactions des données de séries temporelles en utilisant des caractéristiques statistiques.

Un aperçu de comment la causalité est étudiée en sciences de la Terre pour aborder les problèmes environnementaux.

Explore l'analyse des trajectoires et leurs applications dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des courants océaniques et de la distribution de l'énergie.

Examiner comment la FRET révèle des infos sur la dynamique et le comportement moléculaire.

Les chercheurs évaluent le rôle de l'IA dans l'analyse des données astronomiques et ses implications.

Une analyse du marché NFT en évolution et de ses comportements de trading.

Combiner des modèles génératifs et une estimation du maximum de vraisemblance améliore la précision de la calibration des détecteurs.

Un nouvel appareil améliore les tests des matériaux souples dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité dans la combinaison des données des capteurs.

Un examen de l'équilibre et de l'équilibre détendu dans les interactions sociales.

Examiner comment les événements s'accumulent et s'influencent les uns les autres au fil du temps.

Une analyse du comportement de l'SGD en apprentissage automatique avec des idées sur les valeurs propres et la stabilité de l'entraînement.

Logiciel pour analyser des données de spectroscopie à une seule molécule avec des fonctionnalités conviviales.

Cette approche simplifie et améliore la reconstruction des réseaux dans divers domaines.

LFIS propose une méthode systématique pour échantillonner à partir de distributions complexes.

Une étude sur les films minces de TbCo utilisant des techniques analytiques avancées pour des aperçus structurels.

Utiliser des divergences statistiques pour les tests d'hypothèses dans l'analyse de données de haute dimension.

Un aperçu des événements rares sur le marché boursier et de leur impact.

Cet article parle de l'intégration des principes scientifiques dans l'apprentissage profond pour de meilleures prédictions de matériaux.

Des chercheurs utilisent des données pour prédire efficacement la traînée sur différentes surfaces rugueuses.

Un aperçu de comment les scientifiques évaluent la causalité dans différents domaines.

Les flux stellaires offrent des aperçus sur l'histoire et la dynamique des galaxies.

Sophon améliore la recherche de nouvelles particules lourdes au LHC grâce à un apprentissage profond avancé.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la détection des planètes lointaines.

Un modèle d'apprentissage automatique spécialisé améliore l'efficacité et la précision de l'analyse des données de particules.

Une nouvelle méthode améliore la caractérisation du bruit dans les lasers et les peignes de fréquence optique.

BICePs améliore les prédictions de comportement moléculaire en affinant les paramètres du modèle avec des données expérimentales.

Apprends comment l'inférence bayésienne améliore les réseaux de neurones et la prise de décision.

Un nouveau cadre améliore notre façon d'évaluer et de concevoir des systèmes d'imagerie.

Une nouvelle méthode utilisant des statistiques gaussiennes pour prédire avec précision les événements de chaleur extrême.