Articoli più recenti per Analisi Dati

La ricerca presenta un framework per migliorare la comprensione delle reti cerebrali e della connettività.

CountFormer migliora il conteggio delle folle attraverso l'elaborazione multi-view, aumentando precisione e flessibilità.

Gli astronomi studiano le stelle blu della branchia orizzontale per capire di più sul halo della Via Lattea.

Combinare i dati della fotocamera e del LiDAR migliora il riconoscimento della camminata per diverse applicazioni.

Questo studio esplora il ruolo del machine learning nell'estimare i parametri fisici delle galassie usando i dati di WEAVE.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella tomografia dei processi quantistici e dei rivelatori.

Un metodo migliora l'accuratezza nella stima delle energie dello stato fondamentale usando dati di ombra classici.

Un approccio nuovo migliora la chiarezza nei rapporti di radiologia per una migliore comprensione da parte delle macchine.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione delle caratteristiche delle nuvole di punti per diverse applicazioni.

Nuovo framework migliora il rilevamento di schemi strani nei grafici.

Scopri le ultime novità nella visione computerizzata alimentata da modelli di deep learning.

Analizzando l'impatto degli impulsi elettromagnetici ad alta quota sulla rete elettrica.

I programmi Turing offrono un nuovo metodo per migliorare la generalizzazione della lunghezza nei modelli di linguaggio.

Questo studio esamina come i LLM valutano la propria conoscenza e il rischio di errori.

Uno studio sulle performance di vari metriche per le traduzioni automatiche.

Esplora il ruolo dei coresets nell'analisi dei dati ad alta dimensione.

Un approccio nuovo migliora l'NCA per previsioni migliori in dataset strutturati.

Uno sguardo su come le informazioni comuni influenzano vari campi di studio.

Questo studio valuta modelli avanzati per generare dati di viaggio falsi e le loro applicazioni pratiche.

Esplorando complessi cellulari casuali in matematica e analisi dei dati.

Esplorando gli studi adattivi bayesiani e il loro ruolo nel migliorare la valutazione delle politiche sociali.

I ricercatori migliorano l'accuratezza nella previsione delle proprietà dei materiali usando il transfer learning e tecniche di machine learning.

Un nuovo approccio migliora la precisione nelle previsioni delle serie temporali con più risoluzioni.

I ricercatori creano popolazioni finte realistiche per studiare comportamenti e modelli sociali.

Esplora come la Verifica al Runtime aiuti a controllare le prestazioni del sistema attraverso le tracce degli eventi.

Scopri come la rerandomizzazione e l'aggiustamento delle covariate migliorano l'accuratezza negli esperimenti.

Metodi innovativi per una gestione e analisi efficace dei dati di traiettoria.

Nuovi strumenti migliorano l'efficienza usando una precisione più bassa nei calcoli per la ricerca.

BrainUnit migliora la ricerca sull'IA integrando unità fisiche nel calcolo scientifico.

I modelli di traduzione neurale a conoscenza del contesto migliorano l'accuratezza grazie all'apprendimento multi-task.

Uno studio sull'uso di misurazioni e metodi numerici per risolvere PDE ellittiche.

Nuovi metodi puntano a migliorare l'accuratezza della mappatura dell'intensità delle linee per capire meglio l'universo.

GFN-ROM migliora la riduzione dell'ordine del modello usando reti neurali grafiche per simulazioni efficienti.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini nell'imaging iperspettrale attraverso lo scomposizione e la super-risoluzione.

NEIM usa reti neurali per semplificare modelli non lineari complessi per un'analisi efficiente.

Un nuovo modo per misurare le variabili dell'inquinamento atmosferico e il loro impatto.

Esamina come le distribuzioni di probabilità cambiano nel tempo e la perdita di informazione.

Nuovo framework migliora la precisione nella misurazione bayesiana con dati limitati.

Uno studio sulla variabilità delle stelle A-F osservate da TESS.

Uno sguardo a come i sistemi CER analizzano i modelli di dati in tempo reale.