Física - Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

Melhorando métodos de classificação pra melhorar resultados na saúde e no desenvolvimento de medicamentos.

Este artigo analisa como sistemas que crescem geometricamente explicam padrões que se repetem em várias áreas.

Um olhar sobre a função de erro e sua importância nos cálculos de probabilidade.

Um modelo explorando conexões em redes direcionadas usando grafos hiperbólicos.

Um novo método melhora a detecção de objetos fracos perto de estrelas brilhantes.

Um olhar sobre como a ciência das redes impacta a economia por meio de várias abordagens de modelagem.

Um novo modelo melhora as simulações para detectores de alta resolução em física de partículas.

Pesquisas mostram que tem muita divergência na interpretação de dados de espalhamento em pequenos ângulos entre os pesquisadores.

Explorando como sistemas mecânicos podem funcionar como ferramentas de hashing através da resposta à carga.

Uma abordagem sistemática para projetar experimentos de validação em modelagem preditiva.

Analisando como a teoria do equilíbrio revela as dinâmicas em redes sociais.

Explorando os benefícios do POD-MCI em simulações de reatores nucleares.

Explore a distribuição Tsallis-Gaussiana pra modelar incerteza em várias áreas.

Uma olhada em como os grupos se formam e mudam ao longo do tempo e da memória.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra diferenciar elétrons de pions na física de altas energias.

Um novo método melhora a eficiência da análise estatística em física de altas energias.

Um novo modelo melhora as previsões de como os objetos se deslocam nas correntes oceânicas.

Cientistas desenvolveram um jeito rápido de encontrar as frequências centrais em sinais de luz.

Uma nova perspectiva sobre a estabilidade em SGD para melhorar modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora as simulações de espalhamento de raios X para análise de materiais.

Esse estudo melhora os algoritmos de identificação de jatos usando treinamento adversarial pra aumentar a robustez.

Investigando novas medidas pra melhorar o método do Gargalo de Informação.

Um novo método pra examinar comportamentos e interações em redes complexas.

Uma nova abordagem melhora as previsões de propriedades moleculares usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a compreensão das relações de dados em ambientes barulhentos.

Uma nova abordagem melhora a compreensão de sistemas com observações limitadas.

Uma estrutura útil pra escrever um paper eficaz pra conferência.

Como os cientistas usam agrupamento e visualização pra estudar anomalias B na física de partículas.

Um novo método melhora a qualidade da imagem na microscopia por raios X.

Aprenda sobre microscopia de fluorescência, seus componentes, tipos, vantagens e aplicações.

Novo framework reduz incertezas nas previsões climáticas analisando os efeitos de aerossóis.

Um framework que liga processos físicos com técnicas de modelagem generativa.

Um olhar sobre o método Marchenko para recuperar campos de onda debaixo da superfície.

Técnicas para identificar sinais significativos escondidos dentro de dados barulhentos.

Uma nova ferramenta simplifica a varredura de parâmetros para físicos, melhorando a eficiência dos testes de modelo.

Workshop discute o papel da IA em prever mudanças ambientais.

Examinando novas maneiras de representar e analisar estados quânticos com aprendizado de máquina.

Usando aprendizado de máquina pra prever estados fundamentais em sistemas quânticos de muitas partículas.

Projeto de pesquisa melhora técnicas de análise para dados de física de alta energia.

Analisando como os lockdowns do COVID-19 afetaram os padrões de movimento entre diferentes grupos socioeconômicos na Colômbia.