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Combiner des modèles pour améliorer les prévisions des épidémies.

Un aperçu de l'utilisation des BBN pour comprendre l'écologie et prendre des décisions.

Cet article présente un modèle pour simplifier des données complexes et de haute dimension en utilisant des processus gaussiens.

Explorer les comportements de base et leur signification dans la modélisation des systèmes.

Cet article examine les comportements mathématiques qui influencent les changements de population au fil du temps.

Un aperçu des méthodes de test basé sur des modèles pour la vérification des systèmes.

De nouvelles méthodes pour analyser des données fonctionnelles améliorent les connaissances dans plusieurs domaines.

Examen de comment les champs vectoriels impactent la génération de données dans les modèles de diffusion.

Combiner les statistiques bayésiennes et la théorie des décisions pour améliorer la prise de décision avec des données incertaines.

Un nouveau modèle simplifie l'estimation des relations dans des données en deux dimensions.

Ce travail affine l'inférence contrefactuelle pour améliorer la prise de décision dans le secteur de la santé.

Un aperçu de la modélisation du transport d'énergie des vagues dans différents domaines.

La recherche combine des techniques de modélisation pour accélérer la mise à l'échelle des technologies pour des solutions climatiques.

GPSINDy améliore la modélisation des systèmes dynamiques malgré les données bruitées.

Des experts développent des modèles pour prédire la propagation des maladies malgré les incertitudes.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des notes au fil du temps.

La théorie de l'apprentissage crédal offre de nouvelles perspectives pour adapter les modèles d'apprentissage automatique aux données qui évoluent.

Un aperçu des complexités de la distribution de Poisson et de ses applications.

Des recherches mettent en avant de nouvelles méthodes pour s'attaquer à la mauvaise spécification des modèles et améliorer la fiabilité des prédictions.

Un nouvel outil aide les chercheurs à modéliser la turbulence optique de manière efficace.

Un processus en deux étapes pour modéliser avec précision des systèmes complexes en utilisant des réseaux de neurones.

Explorer des réseaux biochimiques et leurs interactions en utilisant des modèles mathématiques.

Ce taf met en avant les dépendances entre le contenu et le style dans la génération de contrefactuels.

Un nouveau cadre s'attaque aux incertitudes dans les modèles de choix discret pour de meilleures prédictions.

De nouvelles stratégies améliorent la vitesse et l'efficacité dans la construction de modèles d'ordre réduit pour des systèmes complexes.

Les GOMs améliorent l'adaptabilité et la prise de décision des agents grâce à la modélisation des résultats à long terme.

Une nouvelle approche met l'accent sur des approximations valables plutôt que de chercher la vérité dans les modèles.

Évaluer l'incertitude dans les réseaux de neurones pour de meilleures prédictions scientifiques.

De nouveaux modèles améliorent l'étude de la dynamique des sédiments dans les rivières et les canaux ouverts.

Une nouvelle méthode simplifie la modélisation des systèmes complexes tout en préservant les caractéristiques essentielles.

Un aperçu des réseaux de Petri pour modéliser des systèmes complexes et leurs comportements.

Explorer comment les UDE améliorent la compréhension des systèmes neuronaux grâce aux techniques modernes.

De nouvelles techniques améliorent les prédictions de l'activité cérébrale en utilisant des modèles simplifiés.

Enquêter sur la dynamique de l'algorithme Metropolis et son influence sur les systèmes complexes.

Une nouvelle méthode pour analyser des séries chronologiques de compte, en se concentrant sur les problèmes d'autocorrélation.

Des recherches montrent que des réservoirs plus simples améliorent la précision dans les prévisions de séries temporelles chaotiques.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des systèmes complexes en utilisant des modèles réduits basés sur les données.

Une nouvelle approche de réseau de neurones améliore la modélisation des systèmes dynamiques rapides-lents.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation et les prédictions en statistiques en utilisant la régression ridge à noyau.