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Combinar modelos generativos e estimação de máxima verossimilhança melhora a precisão da calibração dos detectores.

Um novo método melhora a precisão do cálculo de evidências bayesianas na cosmologia.

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Um novo algoritmo melhora a amostragem em dinâmica molecular usando fluxos de normalização e variáveis coletivas.

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Um novo método pra melhorar modelos generativos usando contexto de forma eficaz.

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Um novo método melhora a geração de imagens usando dados corrompidos.

Novas técnicas melhoram a previsão das propriedades e evolução das estrelas.

Uma nova abordagem melhora a consistência nas imagens de ressonância magnética de diferentes fontes.

CAF-PoNo melhora a análise causal usando flows de normalização, garantindo invertibilidade em relações complexas.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência na resolução de problemas inversos.

Novos métodos melhoram a precisão na medição de distâncias entre pontos de dados.

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Um novo método pretende separar melhor as galáxias misturadas nas imagens do LSST.

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Novas técnicas de modelagem melhoram as previsões em processos químicos.

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