Physique - Analyse des données, statistiques et probabilités

Les ondes gravitationnelles jouent un rôle clé dans la dynamique atmosphérique et les motifs météorologiques.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Enquête sur la résilience de l'AMOC dans un climat qui change.

Les techniques d'apprentissage automatique améliorent l'analyse des données dans les expériences de physique des hautes énergies.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la détection des antineutrinos dans les réacteurs nucléaires.

Une nouvelle technique améliore l'estimation des paramètres pour la fusion des trous noirs, renforçant la recherche sur les ondes gravitationnelles.

Une méthode pour améliorer la performance des compresseurs centrifuges grâce à une analyse modale améliorée.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification et l'analyse des leptons tau en physique des particules.

Des recherches montrent les principaux facteurs qui influencent les erreurs de calcul quantique dans les qubits supraconducteurs.

Cet article explore les interactions dans des réseaux dirigés, en se concentrant sur la réciprocité et la frustration.

Le modèle MIParT améliore la précision et l'efficacité du jet tagging en physique des particules.

Une nouvelle méthode améliore la capacité à localiser les sources d'odeurs au milieu de flux complexes.

Apprends comment les modèles à ordre réduit aident à analyser des systèmes complexes en utilisant l'entropie de causalité.

Un nouveau pipeline améliore le suivi des particules au LHC grâce aux GNN.

Cet article examine comment le courtage influence les carrières scientifiques et les disparités de genre.

Examiner comment les réseaux de croyance profonds peuvent apprendre des données et créer des représentations complexes.

Examiner les liens commerciaux entre les villes du Ceará pour dévoiler les interactions économiques.

Un aperçu des méthodes pour analyser les changements dans les données évolutives.

Cet article explore le schéma commun de la loi de Zipf dans différents domaines.

Une nouvelle approche de modélisation améliore la compréhension des réseaux biologiques complexes.

Une nouvelle approche en apprentissage automatique améliore le suivi de la qualité des données en physique des particules.

Examen comment les vagues se comportent dans des systèmes complexes grâce à des mesures de délai.

SignedLouvain améliore la détection des communautés dans les réseaux avec des relations positives et négatives.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour analyser des modèles de physique complexes au-delà du Modèle Standard.

Un aperçu des méthodes pour étudier les processus en évolution dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore le traitement des données en physique des particules en se concentrant sur les moments.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la qualité du traitement d'image dans les applications en temps réel.

De nouvelles méthodes utilisant des algorithmes améliorent la recherche de pistes à partir de points spatiaux lors des collisions de particules.

Utiliser des modèles de langage pour simplifier le processus de revue de la littérature pour les chercheurs.

EggNet améliore la précision du suivi des particules en utilisant des techniques évolutives basées sur des graphes.

Apprends à gérer les incertitudes dans la modélisation pour prendre de meilleures décisions.

Exploration des distributions postérieures marginales et profilées dans les études cosmologiques.

Examinant comment la connectivité influence le pouvoir des nœuds dans des structures cœur-périphérie.

Explorer le potentiel des réseaux Kolmogorov-Arnold dans les tâches de classification en physique des particules.

Découvrez comment CMC identifie les relations de cause à effet dans les données de séries chronologiques.

Les nudges IA améliorent les opérations de pharmacie et le soin des patients.

La maintenance prédictive aide les industries à planifier efficacement les pannes d'équipement.

Analyse de la transformation des styles artistiques de 2010 à 2020.

KANs relient l'IA et la science, simplifiant des problèmes complexes et améliorant la recherche.

Un aperçu sur l'amélioration des calculs de preuves en utilisant des méthodes bayésiennes.