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Uma nova abordagem melhora a precisão da previsão usando pesos flexíveis.

O modelo -Cell junta técnicas tradicionais e de aprendizado de máquina pra prever a volatilidade.

Descubra como o aprendizado de máquina melhora as previsões do tempo a curto prazo.

Um novo método melhora a distribuição de energia misturando previsões com as necessidades operacionais.

O método CAP melhora as previsões de surtos de gripe pra ter respostas de saúde pública melhores.

O SpecSTG melhora as previsões de tráfego ao integrar dados espaciais e temporais.

Combinando modelos pra melhorar as previsões de surtos de doenças.

Um jeito de garantir previsões de demanda precisas em plataformas de serviço dinâmicas.

Um novo modelo tem como objetivo melhorar as previsões em diferentes tipos de dados.

Uma nova abordagem que junta modelos tradicionais com aprendizagem de máquina melhora as previsões de infecções.

Aprenda como a memória longa influencia as previsões em várias áreas.

Um novo framework melhora as previsões de energia solar usando várias fontes de dados.

Uma olhada nos métodos de previsão e na importância deles na tomada de decisões econômicas.

Um novo modelo baseado em MLP melhora a precisão na previsão de séries temporais usando camadas de projeção aleatória.

Um novo método usa feedback humano pra melhorar previsões em análise de séries temporais.

Este estudo analisa se modelos de linguagem conseguem igualar as habilidades de previsão dos humanos.

Uma ferramenta pra melhorar a precisão das previsões usando contrafactuais e visualização de dados.

Um novo modelo melhora as previsões para eventos de chuvas fortes na Itália.

Analisando como a semelhança e a diversidade dos dados de origem impactam a precisão das previsões.

Uma nova abordagem pra entender a inflação através de dados desagregados.

Novos métodos melhoram as previsões de quadros de vídeo futuros usando dados passados e profundidade.

Um novo método melhora a precisão das previsões para geração de energia eólica e solar.

Aprenda como modelos de difusão melhoram a análise de dados de séries temporais em diversas áreas.

Analisando os desafios de previsão durante o surto de mpox e suas implicações para futuras crises de saúde.

Uma nova estrutura que melhora as previsões usando princípios cognitivos e ponderação precisa.

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.

Novos métodos aumentam a precisão da modelagem de doenças usando dados de pico históricos.

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

O TimeMixer combina padrões de dados detalhados e amplos pra uma previsão mais precisa.

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

O modelo CATS desafia as abordagens tradicionais em previsão de séries temporais usando atenção cruzada.

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.

Um método para aprendizado de máquina colaborativo mantendo os dados privados.

Esse estudo avalia as habilidades de previsão dos modelos de linguagem em comparação com os humanos.

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.

Um estudo sobre como prever falhas na rede elétrica usando análise de aprendizado por reforço profundo.