Fisica - Analisi dei dati, statistica e probabilità

I ricercatori analizzano le connessioni tra le malattie per migliorare i risultati di salute nei pazienti con più condizioni.

Questo articolo parla di come usare l'aritmetica degli intervalli per valutare le prestazioni degli array sonar in mezzo a incertezze.

Questo studio analizza le crescenti tendenze delle ondate di calore in Europa e le loro implicazioni future.

Questo articolo esamina il ruolo del ML nel migliorare gli esperimenti con i raggi X.

Scoprire il ruolo delle reti neurali nello studio dei venti galattici.

Questo articolo parla di come l'IA può aiutarci a capire il legame tra le realtà quantistiche e classiche.

Uno sguardo approfondito sui anelli di Kac e il loro ruolo nello studio dei sistemi nel tempo.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare l'analisi dei dati di riflettività dei neutroni e dei raggi X.

Esplorando come i sistemi biologici elaborano informazioni attraverso l'inferenza bayesiana.

Nuovi metodi migliorano le previsioni del comportamento dei materiali in condizioni estreme.

Un framework migliora le previsioni per eventi di forti piogge in tutta Europa.

Modelli innovativi di spettri di scattering migliorano la gestione dell'incertezza nell'analisi dei dati complessi.

Gli scienziati usano il machine learning per classificare e tenere d'occhio gli asteroidi per la sicurezza.

Nuovi metodi di coarse-graining migliorano le simulazioni di sistemi complessi riducendo i costi computazionali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi di grandi set di dati nei sistemi complessi.

eDCM PC aiuta i ricercatori ad analizzare come diverse parti dei sistemi comunicano.

Toolkit open-source migliora l'analisi della spettroscopia Raman in vari studi.

Nuovi metodi aiutano a identificare le scale temporali in reti complesse.

Esplora come si comportano i fluidi non newtoniani sotto stress e le loro applicazioni industriali.

Nuovo metodo migliora l'efficienza della riduzione dell'ordine del modello usando tecniche di deep learning.

Un nuovo metodo per studiare sistemi complessi usando il machine learning per identificare variazioni chiave.

Un'immersione profonda su come le reti temporali tracciano le interazioni nel tempo.

Questo studio valuta come statFEM gestisce gli errori nei modelli complessi.

I metodi ordinali svelano intuizioni sui comportamenti e le interazioni complesse delle reti.

Un nuovo metodo per valutare le missioni di astrobiologia e il loro guadagno informativo.

Indagando su come i movimenti passati delle azioni influenzano le attuali correlazioni di mercato.

Esplorare l'impatto dell'ambiente sui sistemi quantistici e l'uso dei metodi variazionali.

Un modello per studiare interazioni a breve e lungo raggio in vari campi.

Uno sguardo ai metodi usati per prevedere l'aumento degli eventi di ondate di calore.

Uno studio su come il rumore influisce sui modelli dei sistemi dinamici.

Un nuovo modello combina tecniche classiche e quantistiche per migliorare le previsioni sul flusso di vapore.

I ricercatori usano il machine learning per migliorare il rilevamento delle anomalie nella fisica delle particelle.

Nuovi metodi stanno migliorando l'imaging 3D a livello atomico per vari materiali.

Questo studio esamina il comportamento dei cluster nel modello di Vicsek utilizzando l'analisi DBSCAN.

I metodi di Monte Carlo migliorano le previsioni nella fisica, affrontando le sfide nelle simulazioni e nell'ottimizzazione dei parametri.

Analizzando i fattori che influenzano gli intervalli di trasmissione del COVID-19 in Corea del Sud.

Un nuovo metodo per differenziare le condizioni di salute usando i dati delle serie temporali dell'ECG.

Uno studio sui ranking in evoluzione basati sulle performance nel tempo.

Metodi innovativi migliorano la comprensione della formazione e delle proprietà dei buchi neri.

Esaminare come gli account sospesi di Twitter hanno influenzato le discussioni politiche e le elezioni.