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Pesquisadores desenvolveram um jeito novo de analisar pulsadores de modo gravitacional pra ter uma ideia melhor das estrelas.

Investigando o impacto dos sinais de satélite nos dados da astronomia rádio.

Esse estudo analisa como o feedback estelar afeta a evolução das galáxias anãs esféricas.

Analisando o papel do deep learning em melhorar modelos causais.

Uma visão geral sobre anãs brancas magnéticas e suas características únicas.

Um olhar sobre como modelos de sensibilidade calibrada melhoram a inferência causal em estudos.

Explore como a genética ajuda a esclarecer os resultados de saúde na pesquisa.

O PairNet melhora a precisão na estimativa dos efeitos do tratamento usando dados observacionais.

Entendendo as complexidades de avaliar os efeitos de um único tratamento em designs fatoriais.

Investigando o papel e as propriedades das estrelas de nêutrons no nosso universo.

Novas descobertas mostram que a reionização é um processo complexo, mudando nossa visão sobre a história cósmica.

Uma olhada nas novas técnicas pra identificar causa e efeito em várias áreas.

Um novo método melhora as previsões de vento usando modelos estatísticos e integração de dados.

Explorando alternativas à inflação na nossa compreensão dos estágios iniciais do universo.

Esse novo modelo melhora as previsões e análises de difusão através da dinâmica de energia.

Descubra como a não-clássica quântica desafia nossa compreensão de causalidade.

Pesquisadores melhoram métodos de mapeamento de eclipses para ter insights melhores sobre as atmosferas de exoplanetas.

Um novo método melhora a precisão dos efeitos do tratamento em diversos grupos de pacientes.

Uma análise de métodos para compreender os efeitos a longo prazo em diferentes áreas.

Pesquisas mostram como o envelhecimento afeta a distribuição vertical dos aglomerados abertos na nossa galáxia.

Este artigo explora um modelo local para estudar nuvens de gás durante a formação de estrelas.

Aprenda como juntar tipos de dados melhora a precisão da pesquisa em várias áreas.

Investigando como campos de camaleão influenciam anãs brancas e nossa compreensão da gravidade.

Analisando a inflação no universo primitivo através de gravidade modificada e dados observacionais.

Estudar aglomerados de galáxias revela aspectos chave da formação do universo.

Apresentando uma abordagem flexível pra entender relacionamentos usando dados observacionais.

Usando dados não estruturados pra estimar efeitos do tratamento de forma mais eficiente.

Uma olhada detalhada no mapeamento da intensidade das linhas e seu impacto na evolução das galáxias.

Um novo método melhora a identificação de variáveis de controle em estudos causais.

Estudo revela informações sobre estrelas pobres em metais e como elas influenciam a formação de galáxias.

Um novo método estima efeitos causais usando poucas intervenções, mesmo com fatores ocultos.

Esse estudo usa aprendizado de máquina pra identificar estrelas em aglomerados com precisão.

TOI-2533 b traz novas perspectivas sobre anãs marrons e formação de estrelas.

Analisando colisões de buracos negros e as ondas gravitacionais que elas criam.

Novos métodos revelam informações sobre protoplanetas e seu papel na formação de planetas.

Usar ML causal pode melhorar bastante a tomada de decisões na agricultura e a sustentabilidade.

Pesquisadores analisam KIC4937011 pra descobrir mais sobre a evolução das estrelas e a perda de massa.

Uma nova abordagem revela grupos de pacientes diversos com base nos resultados do tratamento.

Um olhar sobre como os cientistas estudam o movimento das estrelas nas galáxias.

Um método pra esclarecer relações causais mesmo com fatores não medidos.