Un jumeau numérique simule le comportement du brûleur à hydrogène pour améliorer la stabilité des turbines à gaz.
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La science de pointe expliquée simplement
Un jumeau numérique simule le comportement du brûleur à hydrogène pour améliorer la stabilité des turbines à gaz.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer les modèles d'état dans les systèmes dynamiques.
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Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles prédictifs en utilisant des données incertaines.
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Un nouveau modèle pour prédire les liens dans des graphes dynamiques avec des explications claires.
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Présentation d'un cadre pour quantifier l'incertitude dans les modèles prédictifs, surtout dans des espaces de données complexes.
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Une nouvelle méthode combine l'apprentissage profond avec des techniques polynomiales pour de meilleures approximations de fonctions.
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Une nouvelle méthode pour de meilleures prévisions économiques en utilisant des facteurs latents et des techniques de noyau.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions en santé en utilisant des sources de données externes.
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Cet article parle de comment WALS améliore les prévisions dans l'analyse des données de comptage.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité du filtrage de Kalman et les estimations d'incertitude dans des contextes à haute dimension.
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Voici Chimera, un nouveau modèle pour l'analyse de données de séries temporelles multivariées.
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Explorer le rôle du machine learning dans la prédiction des comportements des matériaux et les défis rencontrés.
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Apprends comment les techniques de rééchantillonnage améliorent la stabilité des résultats statistiques.
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Une méthode utilisant SGVMD et LSTM pour améliorer la précision des prévisions de ventes.
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Cet article parle des méthodes pour créer des intervalles de prévision étroits dans des conditions de données changeantes.
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Une nouvelle méthode MCMC améliore l'efficacité dans l'analyse de données complexes.
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Un aperçu de comment les liens se forment et évoluent dans les réseaux sociaux.
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Un aperçu du rôle de la PCR dans l'analyse des jeux de données à haute dimension.
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Un nouveau cadre pour créer des classificateurs d'apprentissage automatique fiables et précis.
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Cette étude explore l'impact des prédictions sur les actions et les résultats individuels.
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Un aperçu des algorithmes régularisés et de leur impact sur la performance de l'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des données en gardant des infos antérieures.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions et l'équité des résultats en santé.
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Utiliser des modèles de langage améliore les prédictions pour les données tabulaires dans différents domaines.
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Une étude comparant le modèle HAR et l'apprentissage automatique dans la prévision de la volatilité des actions.
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Explorer les avantages des données répétées dans l'entraînement des réseaux de neurones.
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Explorer le rôle des transformateurs dans la prédiction des résultats de données séquentielles.
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Le boosting par étapes dans la régression distributionnelle améliore l'analyse des données complexes.
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Utiliser les données de recherche pour prédire les ventes de voitures et les taux de grippe.
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Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité des modèles en rejetant les prédictions.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de la mesure de l'incertitude dans les modèles prédictifs.
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L'équilibrage des données est crucial pour l'équité et la précision des modèles d'apprentissage automatique.
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Apprends sur la vibration induite par des vortex et son impact sur les structures dans des environnements fluides.
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De nouveaux algorithmes améliorent la régression linéaire en ligne pour les environnements dynamiques.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des équations complexes grâce à des modèles basés sur les données.
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Stratégies pour améliorer la précision prédictive dans la modélisation statistique grâce à une meilleure gestion du SNR.
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Un nouveau cadre améliore l'IA explicable dans les prédictions moléculaires.
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