Física - Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

Esse artigo fala sobre métodos inovadores pra fazer uma análise estatística melhor de dados agrupados.

Investigando a resiliência da AMOC em um clima em mudança.

Técnicas de machine learning melhoram a análise de dados em experimentos de física de altas energias.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a detecção de antineutrinos em reatores nucleares.

Uma nova técnica melhora a estimativa de parâmetros para a fusão de buracos negros, impulsionando a pesquisa sobre ondas gravitacionais.

Um jeito de melhorar o desempenho de compressores centrífugos por meio de uma análise modal aprimorada.

Novos métodos melhoram a identificação e análise de léptons tau na física de partículas.

Pesquisas mostram fatores-chave que influenciam os erros de computação quântica em qubits supercondutores.

Este artigo explora interações em redes direcionadas, focando na reciprocidade e na frustração.

O modelo MIParT melhora a precisão e eficiência na identificação de jatos em física de partículas.

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.