Artigos mais recentes para Processos Gaussianos

Uma nova abordagem melhora o controle em ambientes incertos usando processos Gaussianos.

O algoritmo Domino melhora previsões de eletricidade, enfrentando os desafios da escassez de dados.

Novos métodos distribuídos melhoram o rastreamento de alvos enquanto reduzem os custos de energia.

Descubra os principais benefícios e aplicações dos métodos de Processo Gaussiano em várias áreas.

Aprenda a analisar dados de séries temporais irregulares pra ter previsões e insights melhores.

Avanços na reconstrução de campos elétricos usando a Teoria do Campo da Informação.

AUGUR facilita a busca por lugares ideais para a ligação molecular usando técnicas avançadas.

Um novo método melhora as previsões do Processo Gaussiano lidando bem com os outliers.

Um novo modelo melhora a análise de conjuntos de dados longitudinais com várias covariáveis.

Explorando como Processos Gaussianos Profundos melhoram previsões ao lidar com relações complexas nos dados.

Combinando princípios da física com métodos baseados em dados pra melhorar a modelagem.

Um jeito de otimizar decisões enquanto garante segurança em ambientes que estão mudando.

Novos métodos de modelagem melhoram a compreensão da atividade neuronal e dos fatores externos.

Uma nova abordagem para gerar dados usando correspondência de fluxo e métodos bayesianos.

Pesquisa sobre modelagem do comportamento da combustão em foguetes híbridos para aumentar a segurança.

Combinar processos gaussianos e computação quântica oferece soluções de gestão de energia mais rápidas.

Novo kernel melhora processos gaussianos para previsões de dados precisas.

Um estudo sobre como processos gaussianos analisam e preveem padrões de doenças.

Examinando planetas distantes pra descobrir seus mistérios e potencial pra vida.

Explorar a curvatura cósmica ajuda a revelar a forma e a expansão do universo.

Uma olhada na adaptação de domínio, privacidade e aprendizado federado em ciência de dados.

O MOLPIPx ajuda os cientistas a modelar com precisão os movimentos moleculares usando técnicas avançadas.

Um novo modelo combina velocidade e eficiência na análise de dados.

Aprenda a simplificar processos gaussianos pra fazer previsões eficazes sem perder a essência.

Integrar modelos de aprendizado em sistemas de controle faz com que robôs e carros fiquem mais espertos.

Os Processos Gaussianos de Ehrenpreis-Palamodov com fronteira melhoram a precisão na resolução de PDEs.

Novos métodos melhoram a análise causal de dados espaciais usando redes neurais.

Descubra como a computação quântica molda o aprendizado de máquina através de redes inovadoras.

Um método novo melhora nossa compreensão da física de partículas.

A pesquisa junta modelos sísmicos pra melhorar as previsões e diminuir a incerteza nos impactos de terremotos.

FMGP melhora as previsões de DNN ao estimar a incerteza, que é crucial para aplicações de alto risco.

Saiba como a otimização global melhora a tomada de decisões em várias áreas.

Um novo método simplifica o mapeamento de RF com menos amostras e adaptabilidade em tempo real.

Novos métodos em aprendizado ativo aumentam a eficiência do modelo e enfrentam a incerteza.

Descubra como DGPs melhoram imagens e lidam com incertezas.

Saiba como os dispositivos colaboram sem compartilhar dados pessoais.

Nova método preenche lacunas de dados usando aprendizado profundo e observações de satélite.

Descubra métodos de otimização avançados que estão transformando o design de aviões modernos.

Aprenda como aumentar a confiabilidade dos classificadores de imagem contra distorções.

Novos métodos melhoram como a gente encontra coisas em espaços grandes.