Fisica - Analisi dei dati, statistica e probabilità

I ricercatori usano il machine learning per analizzare modelli fisici complessi oltre il Modello Standard.

Uno sguardo ai metodi per studiare i processi che cambiano in vari campi.

Un nuovo metodo migliora l'elaborazione dei dati nella fisica delle particelle concentrandosi sui momenti.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la qualità dell'elaborazione delle immagini nelle applicazioni in tempo reale.

Nuovi metodi che usano algoritmi migliorano la ricerca dei tracciati a partire da punti nello spazio nelle collisioni di particelle.

Usare modelli linguistici per semplificare il processo di revisione della letteratura per i ricercatori.

EggNet migliora l'accuratezza del tracciamento delle particelle usando tecniche basate su grafi in evoluzione.

Impara a gestire le incertezze nella modellazione per prendere decisioni migliori.

Esplorare le distribuzioni posteriori marginali e profilo nei studi cosmologici.

Esaminando come la connettività influisce sull'influenza dei nodi nelle strutture core-periphery.

Esplorare il potenziale delle Reti Kolmogorov-Arnold nei compiti di classificazione in fisica delle particelle.

Scopri come CMC identifica le relazioni causali nei dati delle serie temporali.

I suggerimenti dell'AI migliorano le operazioni delle farmacie e la cura dei pazienti.

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.