Fisica - Analisi dei dati, statistica e probabilità

La manutenzione predittiva aiuta le industrie a pianificare efficacemente i guasti delle attrezzature.

Analizzando la trasformazione degli stili artistici dal 2010 al 2020.

KANs collega l'AI e la scienza, semplificando problemi complessi e migliorando la ricerca.

Uno sguardo a come migliorare i calcoli delle evidenze usando metodi bayesiani.

Nuovi metodi migliorano la modellazione del comportamento degli elettroni usando tecniche di machine learning.

I ricercatori usano l'apprendimento automatico per migliorare le previsioni sulla stabilità delle proteine.

La ricerca mostra che ci sono ondate di caldo estremo più frequenti a causa del cambiamento climatico.

Un metodo per misurare le fluttuazioni dei prezzi degli asset usando l'entropia del cluster di Kullback-Leibler.

Analizzare comportamenti casuali nei sistemi rivela intuizioni chiave in vari campi.

Due algoritmi migliorano la stima dei parametri in sistemi in cambiamento usando dati in tempo reale.

Gli scienziati sviluppano tecniche migliorate per analizzare i segnali della materia oscura.

Scopri come le simmetrie dei gruppi possono migliorare i modelli di classificazione nel machine learning.

I ricercatori stanno ottimizzando gli acceleratori laser-plasma usando il machine learning per produrre migliori fasci di elettroni.

I microrganismi del suolo sono fondamentali per la crescita delle piante e la salute dell'ambiente.

Esplorare i limiti della previsione nei sistemi caotici e le loro implicazioni.

Esaminando le influenze settoriali nei mercati finanziari durante le crisi usando dati storici.

Un metodo per studiare come gli eventi si raggruppano nel tempo.

La ricerca migliora la modellazione predittiva per lo stoccaggio sicuro dei rifiuti nucleari nelle formazioni di salgemma.

Scopri come la dinamica di Langevin migliora la stima dei parametri rispetto ai metodi tradizionali.

I recenti progressi nell'analisi delle ricorrenze migliorano la nostra comprensione del comportamento dei sistemi nel tempo.

Uno sguardo a come le statistiche possano rivelare collegamenti in dati complessi.

Questo articolo esplora metodi per misurare e analizzare le texture delle immagini attraverso varie tecniche di dati.

Esaminando il ruolo della causalità di ordine superiore nella comprensione dei sistemi complessi.

Un nuovo metodo migliora l'imaging di strutture piccole usando l'Imaging a Diffrazione Coerente.

Un nuovo metodo migliora la modellazione dei serbatoi attraverso reti neurali e dati spaziali.

Uno sguardo all'analisi delle sequenze temporali di eventi irregolari.

I ricercatori convertono sWeights per migliorare l'accuratezza del machine learning nella fisica sperimentale.

XENONnT punta a svelare i segreti della materia oscura usando tecniche di rilevamento avanzate.

PASS usa il calcolo probabilistico per risolvere in modo efficiente sfide difficili in vari settori.

Uno sguardo ai metodi per identificare potenziali nuove particelle nella fisica delle particelle.

Esplora l'impatto della dieta ANTUR sulla perdita di peso e sulla salute.

Un nuovo metodo per esplorare le interazioni tra diversi tipi di dati.

I ricercatori usano il flusso di normalizzazione per analizzare dati complessi nella fisica delle particelle.

Un nuovo approccio che utilizza la PCA migliora le misurazioni nella fisica delle particelle durante le transizioni critiche.

Uno sguardo a come GLE aiuta nelle previsioni di serie temporali precise in vari campi.

Progressi nella ricostruzione dei campi elettrici usando la Teoria dei Campi Informativi.

Esplorando un nuovo modo per valutare la prevedibilità locale nei sistemi complessi.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione di esopianeti lontani usando algoritmi avanzati.

Un approccio nuovo per correggere gli errori di misurazione usando il machine learning.

I nuovi metodi di campionamento delle particelle migliorano l'efficienza nell'analisi della distribuzione nello spazio delle fasi.