Física - Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

Uma nova abordagem melhora a capacidade de localizar fontes de odor em fluxos complexos.

Aprenda como modelos de ordem reduzida ajudam a analisar sistemas complexos usando entropia de causalidade.

Novo pipeline melhora o rastreamento de partículas no LHC usando GNNs.

Este artigo analisa como as corretoras influenciam as carreiras científicas e as disparidades de gênero.

Analisando como redes de crença profunda podem aprender com os dados e criar representações complexas.

Analisando as ligações comerciais entre as cidades do Ceará pra mostrar as interações econômicas.

Uma olhada em métodos para analisar mudanças em dados em evolução.

Esse artigo explora o padrão comum da lei de Zipf em várias áreas.

Nova abordagem de modelagem melhora a compreensão de redes biológicas complexas.

Uma nova abordagem de aprendizado de máquina melhora a monitorização da qualidade dos dados em física de partículas.

Analisando como as ondas se comportam em sistemas complexos através de medições de atraso de tempo.

SignedLouvain melhora a detecção de comunidades em redes com relações positivas e negativas.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra analisar modelos de física complexos além do Modelo Padrão.

Um olhar sobre os métodos para estudar processos de mudança em várias áreas.

Um novo método melhora o processamento de dados em física de partículas ao focar em momentos.

Novos métodos melhoram a velocidade e a qualidade do processamento de imagens em aplicações em tempo real.

Novos métodos usando algoritmos melhoram a busca de trilhas a partir de pontos espaciais em colisões de partículas.

Usar modelos de linguagem pra facilitar o processo de revisão de literatura pra pesquisadores.

EggNet melhora a precisão do rastreamento de partículas usando técnicas de grafos em evolução.

Aprenda a lidar com incertezas na modelagem pra tomar decisões melhores.

Explorando distribuições posteriores marginais e perfiladas em estudos cosmológicos.

Analisando como a conectividade afeta a influência dos nós em estruturas de núcleo-periferia.

Explorando o potencial das Redes Kolmogorov-Arnold em tarefas de classificação na física de partículas.

Descubra como o CMC identifica relações causais em dados de séries temporais.

As recomendações de IA melhoram a operação das farmácias e o atendimento ao paciente.

A manutenção preditiva ajuda as indústrias a planejarem falhas de equipamentos de forma eficaz.

Analisando a transformação dos estilos de arte de 2010 a 2020.

KANs conectam IA e ciência, simplificando problemas complexos e melhorando pesquisas.

Uma olhada em como melhorar os cálculos de evidência usando métodos bayesianos.

Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de estabilidade de proteínas.

Pesquisas mostram que as ondas de calor extremo estão mais frequentes por causa das mudanças climáticas.

Um método pra medir as flutuações de preços de ativos usando a entropia de cluster de Kullback-Leibler.

Analisar comportamentos aleatórios em sistemas traz sacadas importantes em várias áreas.

Dois algoritmos melhoram a estimativa de parâmetros em sistemas em mudança usando dados em tempo real.

Cientistas desenvolvem técnicas melhoradas para analisar sinais de matéria escura.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Pesquisadores estão otimizando aceleradores a plasma com laser usando aprendizado de máquina pra melhorar a produção de feixes de elétrons.

Os micróbios do solo são essenciais para o crescimento das plantas e para a saúde do meio ambiente.

Explorando os limites da previsão em sistemas caóticos e suas implicações.