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Novos métodos melhoram o processo de design para sequências de DNA e proteínas.

Uma nova abordagem pra facilitar a gestão de dados de alta dimensão.

Esse estudo destaca a importância das variáveis-alvo na modelagem do comportamento de veículos.

Uma nova abordagem para regressão usando Processos Gaussianos de Deep Horseshoe pra melhorar a seleção de variáveis.

O aprendizado ativo ciente do Convex Hull melhora efetivamente as avaliações de estabilidade dos materiais.

Um novo método melhora a análise das atmosferas de exoplanetas usando modelagem de ruído correlacionado.

Pesquisadores melhoram a modelagem de processos gaussianos usando a aproximação de Vecchia e tecnologia de GPU.

Novas técnicas de modelagem melhoram nossa compreensão das oscilações e propriedades estelares.

Um estudo sobre como Processos Gaussianos identificam mudanças de brilho em Núcleos Galácticos Ativos.

Novas técnicas aumentam a velocidade de desenvolvimento de ligas de composição complexa.

G-VGPMIL melhora o aprendizado de múltiplas instâncias para uma análise eficaz de imagens médicas.

Aprendizado de máquina melhora as previsões de gaps de bandas, aumentando a compreensão das propriedades eletrônicas dos materiais.

Uma nova abordagem melhora as técnicas de regressão funcional para análise de dados complexos.

Uma olhada em como as distribuições condicionais funcionam com variáveis aleatórias Gaussiana.

Novo método melhora a precisão na análise de dados espaciais, enfrentando desafios importantes de saúde pública.

Uma abordagem nova pra extrair funções de distribuição de partons a partir de dados experimentais.

Um método pra estimar interações em sistemas usando dados barulhentos.

Esse artigo fala sobre TULIP, um método pra melhorar a estimativa de incerteza em aprendizado de máquina.

Um novo método pra avaliar funções de covariância de forma eficiente em processos gaussianos.

Uma nova abordagem melhora a precisão das medições para encontrar planetas distantes.

Novas técnicas simplificam a análise de grandes conjuntos de dados espaciais, melhorando a precisão e a velocidade.

Um novo parâmetro melhora os métodos de otimização multi-objetivo offline em várias áreas.

Um novo modelo pra coleta de dados eficiente em robótica.

Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência na resolução de equações dependentes do tempo.

Robôs aprendem tarefas observando humanos, melhorando a adaptabilidade na fabricação.

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

Novos métodos melhoram a análise de dados de imagem do cérebro usando técnicas de aprendizado de variedade.

Novos métodos de normalização melhoram as previsões de dados espaciais e a eficiência da análise.

Um novo método melhora a eficiência em se adaptar a problemas de otimização que mudam.

Pesquisadores desenvolvem um emulador rápido para modelos de computador complexos.

Descubra como características aleatórias simplificam cálculos complexos em aprendizado de máquina.

A pesquisa avança métodos para navegação de robôs mais segura usando técnicas de estimativa de incerteza.

Pesquisadores estudam aglomerados de galáxias e suas conexões por meio da análise de desvio para o vermelho.

Um novo método melhora a estimativa de covariância em processos gaussianos com limiares adaptativos.

Um novo método melhora a adaptabilidade na aprendizagem em ambientes complexos.

Novos métodos melhoram o estudo de dados cosmológicos complexos através de aprendizado de máquina.

Um novo método aumenta a velocidade e a precisão nas previsões de regressão logística.

Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.