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Aardvark Weather usa aprendizado de máquina pra fazer previsões do tempo de forma precisa e eficiente.

Um novo framework melhora os modelos de previsão urbana usando dados limitados.

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Essa pesquisa investiga o uso de grandes modelos de linguagem pra detectar anomalias em dados de séries temporais.

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O TSER melhora a precisão das previsões gerando amostras sintéticas para séries temporais que são sub-representadas.

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Um novo modelo melhora as previsões de energia, reduzindo os custos nos mercados de eletricidade.

Os TSRMs oferecem uma nova maneira de analisar dados de séries temporais de forma eficaz.

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A previsão de energia renovável precisa de uma coordenação melhor pra ser mais eficiente e econômica.

Analisando como as tendências sociais moldam o consumo de energia no Reino Unido e na Irlanda.

Uma olhada no KAE EnKF e suas aplicações na modelagem de sistemas complexos.

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Explorando o papel das RNNs na análise de sistemas quânticos e suas interações.

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Analisando ataques de inferência de membresia em modelos de previsão de séries temporais na saúde.

Apresentando o STD-LLM pra melhorar previsões e imputação em sistemas dinâmicos.

Mini-rede oferece soluções de energia renovável para comunidades rurais que enfrentam falta de energia.

As companhias aéreas usam machine learning pra prever com precisão a demanda de carga.

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Um novo método melhora a previsão de séries temporais multivariadas ao conectar medições.

Ferramentas de IA simplificam a modelagem para os oficiais de saúde pública que enfrentam doenças infecciosas.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das cadeias de suprimento e prevê transações futuras.

Novos métodos melhoram a precisão na previsão das temperaturas dos lagos para o gerenciamento ambiental.

Um novo método tem como objetivo aumentar a confiabilidade da rede elétrica com previsões avançadas e mercados locais.

Um desafio de prever mortes em conflitos armados com foco na incerteza.

Esse artigo fala sobre métodos para prever os preços da eletricidade no I-SEM da Irlanda.

Um novo modelo melhora a precisão na previsão de ejeções de massa coronal.

Um novo modelo melhora a análise de dados climáticos pra previsões mais precisas.

Uma nova abordagem para prever eventos usando regras causais dinâmicas e contextos de história dupla.

Aprimorando previsões de retorno de ativos por meio da seleção de recursos causais em mercados instáveis.