Physique - Analyse des données, statistiques et probabilités

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.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation du comportement des électrons en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage machine pour améliorer les prédictions de la stabilité des protéines.

Des recherches montrent que les vagues de chaleur extrêmes sont plus fréquentes à cause du changement climatique.

Une méthode pour mesurer les fluctuations des prix des actifs en utilisant l'entropie de cluster de Kullback-Leibler.

Analyser les comportements aléatoires dans les systèmes révèle des trucs clés dans plein de domaines.

Deux algos améliorent l'estimation des paramètres dans des systèmes en évolution en utilisant des données en temps réel.

Des scientifiques ont développé des techniques améliorées pour analyser les signaux de matière noire.

Apprends comment les symétries de groupe peuvent améliorer les modèles de classification en apprentissage automatique.

Des chercheurs optimisent les accélérateurs laser-plasma avec l'apprentissage automatique pour améliorer la production de faisceaux d'électrons.

Les microbes du sol sont super importants pour la croissance des plantes et la santé de l'environnement.

Explorer les limites de la prédiction dans les systèmes chaotiques et leurs implications.

Examiner les influences sectorielles dans les marchés financiers pendant les crises en utilisant des données historiques.

Une méthode pour étudier comment les événements se regroupent dans le temps.

La recherche améliore la modélisation prédictive pour le stockage sûr des déchets nucléaires dans des formations de sel gemme.

Découvrez comment la dynamique de Langevin améliore l'estimation des paramètres par rapport aux méthodes traditionnelles.

Les avancées récentes en analyse de récursion améliorent notre compréhension du comportement des systèmes au fil du temps.

Un aperçu de comment les stats peuvent montrer des liens dans des données complexes.

Cet article explore des méthodes pour mesurer et analyser les textures d'image à travers différentes techniques de données.

Examiner le rôle de la causalité d'ordre supérieur dans la compréhension des systèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des petites structures grâce à l'Imagerie par Diffraction Cohérente.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des réservoirs grâce aux réseaux de neurones et aux données spatiales.

Un aperçu de l'analyse des séquences de temps d'événements irréguliers.

Les chercheurs convertissent des sWeights pour améliorer la précision du machine learning en physique expérimentale.