SignedLouvain melhora a detecção de comunidades em redes com relações positivas e negativas.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra analisar modelos de física complexos além do Modelo Padrão.
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Um olhar sobre os métodos para estudar processos de mudança em várias áreas.
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Um novo método melhora o processamento de dados em física de partículas ao focar em momentos.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a qualidade do processamento de imagens em aplicações em tempo real.
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Novos métodos usando algoritmos melhoram a busca de trilhas a partir de pontos espaciais em colisões de partículas.
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Usar modelos de linguagem pra facilitar o processo de revisão de literatura pra pesquisadores.
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EggNet melhora a precisão do rastreamento de partículas usando técnicas de grafos em evolução.
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Aprenda a lidar com incertezas na modelagem pra tomar decisões melhores.
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Explorando distribuições posteriores marginais e perfiladas em estudos cosmológicos.
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Analisando como a conectividade afeta a influência dos nós em estruturas de núcleo-periferia.
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Explorando o potencial das Redes Kolmogorov-Arnold em tarefas de classificação na física de partículas.
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Descubra como o CMC identifica relações causais em dados de séries temporais.
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As recomendações de IA melhoram a operação das farmácias e o atendimento ao paciente.
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A manutenção preditiva ajuda as indústrias a planejarem falhas de equipamentos de forma eficaz.
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Analisando a transformação dos estilos de arte de 2010 a 2020.
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KANs conectam IA e ciência, simplificando problemas complexos e melhorando pesquisas.
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Uma olhada em como melhorar os cálculos de evidência usando métodos bayesianos.
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Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de estabilidade de proteínas.
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Pesquisas mostram que as ondas de calor extremo estão mais frequentes por causa das mudanças climáticas.
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Um método pra medir as flutuações de preços de ativos usando a entropia de cluster de Kullback-Leibler.
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Analisar comportamentos aleatórios em sistemas traz sacadas importantes em várias áreas.
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Dois algoritmos melhoram a estimativa de parâmetros em sistemas em mudança usando dados em tempo real.
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Cientistas desenvolvem técnicas melhoradas para analisar sinais de matéria escura.
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Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.
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Pesquisadores estão otimizando aceleradores a plasma com laser usando aprendizado de máquina pra melhorar a produção de feixes de elétrons.
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Os micróbios do solo são essenciais para o crescimento das plantas e para a saúde do meio ambiente.
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Explorando os limites da previsão em sistemas caóticos e suas implicações.
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Analisando influências setoriais em mercados financeiros durante crises usando dados históricos.
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Um método pra estudar como os eventos se agrupam ao longo do tempo.
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A pesquisa melhora a modelagem preditiva para o armazenamento seguro de resíduos nucleares em formações de sal-gema.
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Descubra como a dinâmica de Langevin melhora a estimativa de parâmetros em relação aos métodos tradicionais.
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O progresso recente na análise de recorrência melhora nossa compreensão do comportamento dos sistemas ao longo do tempo.
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Um olhar sobre como estatísticas podem mostrar conexões em dados complexos.
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Esse artigo explora métodos para medir e analisar texturas de imagens através de várias técnicas de dados.
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Examinando o papel da causalidade de ordem superior na compreensão de sistemas complexos.
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Novo método melhora a imagem de estruturas minúsculas usando Imagem por Difração Coerente.
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Um novo método melhora a modelagem de reservatórios usando redes neurais e dados espaciais.
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Um olhar sobre a análise de sequências de tempo de eventos irregulares.
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