Artigos mais recentes para Processos Gaussianos

Um guia para técnicas de análise bayesiana na previsão de dados espaciais.

Este artigo explora métodos para melhorar processos gaussianos por meio da incorporação de gradientes e ajustes de covariância.

Um novo estudo revela atrasos inesperados na luz em torno de buracos negros supermassivos.

Uma análise de vários métodos pra prever mudanças de temperatura nas cidades dos EUA.

Cientistas melhoram a eficiência na descoberta de materiais ao integrar conhecimento de especialistas com otimização bayesiana.

Uma nova forma de entender e prever os hábitos de fumar.

Novos métodos melhoram a análise de confiabilidade na aeroespacial usando processos gaussianos profundos.

Uma olhada nos métodos para analisar grandes conjuntos de dados espaciais e os desafios que eles apresentam.

Este artigo revisa o papel da aprendizagem ativa na análise de sensibilidade global para uma coleta de dados melhor.

Investigando a ligação entre matéria escura, energia escura e expansão cósmica.

Uma nova abordagem melhora a eficiência da otimização bayesiana e reduz o tempo de computação de forma significativa.

Novo framework aumenta a eficiência e a precisão na modelagem de ordem reduzida.

MMDPGP oferece uma abordagem flexível para agrupar dados de expressão gênica de múltiplos replicados.

Novas técnicas melhoram o aprendizado de fluxo de energia pra entregar eletricidade de forma eficiente.

Este estudo automatiza a classificação de textos científicos com as ontologias certas.

Um novo modelo melhora a medição de dispositivos quânticos ao lidar com incertezas.

Uma nova abordagem combina física com métodos baseados em dados para melhorar a segurança das estruturas.

Um novo método pra agrupar grandes conjuntos de dados de forma eficaz e eficiente.

Examinando os benefícios e aplicações de núcleos não estacionários em machine learning.

Analisando o impacto de processos gaussianos em ambientes de dados complexos.

Um novo método combina técnicas baseadas em dados com princípios físicos pra um modelagem melhor.

Métodos inovadores melhoram o controle de tensão em sistemas de energia isolados.

Novo método melhora previsões usando processos gaussianos em estruturas de dados desconhecidas.

MPHD melhora a Otimização Bayesiana usando conhecimento de diferentes áreas para resultados melhores.

Um novo modelo melhora a quantificação de incertezas em sistemas térmico-hidráulicos nucleares.

Uma nova abordagem melhora a eficiência na multiplicação de matrizes Kronecker para tarefas de machine learning.

Deep Kernel Learning melhora sistemas de controle, garantindo segurança e confiabilidade em meio à complexidade.

Esse artigo apresenta um modelo pra simplificar dados complexos de alta dimensão usando processos Gaussianos.

Um novo método melhora a velocidade e a precisão das simulações em várias áreas científicas.

Uma nova abordagem melhora a precisão na estimativa dos efeitos de tratamento contínuos em várias áreas.

Pesquisadores combinam fontes de dados pra melhorar as previsões de propriedades moleculares de forma eficiente.

Um novo algoritmo melhora a otimização quando os hiperparâmetros são desconhecidos.

Novos métodos melhoram a detecção de planetas parecidos com a Terra no meio do barulho estelar.

Uma nova abordagem bayesiana pra analisar dados com muitos zeros em saúde pública.

Combinar fontes de dados diferentes melhora a modelagem preditiva na pesquisa de materiais.

Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência em processos gaussianos para previsão de dados.

Um olhar sobre os papéis da matéria escura e da energia escura na expansão do universo.

Novos métodos de controle melhoram a estabilidade de robôs de equilíbrio subatuados usando processos gaussianos.

Cientistas querem melhorar os métodos de detecção de exoplanetas parecidos com a Terra fora do nosso Sistema Solar.

Processos gaussianos oferecem ferramentas de modelagem versáteis pra várias aplicações de análise de dados.