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Novas abordagens melhoram a compreensão da correlação entre massa e riqueza de aglomerados de galáxias.

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Novas técnicas melhoram a segurança e a eficiência no monitoramento da infraestrutura.

Um novo método melhora a estimativa de efeitos causais em ambientes interconectados.

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QuadraNet V2 melhora a eficiência e a sustentabilidade do treinamento de modelos em machine learning.

O aprendizado de máquina ajuda a classificar a forma do universo através da análise da radiação cósmica de fundo.

A LAISS ajuda os astrônomos a identificar eventos celestiais incomuns no meio de um monte de dados dos telescópios.

BARN combina BART e redes neurais pra melhorar a precisão das previsões.

Os ecologistas enfrentam desafios pra entender as interações complexas dentro dos ecossistemas.

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Aprendizado de máquina transforma a identificação de jatos de sabor pesado em física de altas energias no LHC.

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Um novo método melhora as soluções para desafios complexos de MIP.

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Pesquisadores melhoram a previsão da atividade solar mapeando o campo magnético do Sol.

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Novos métodos em deep learning para previsões precisas de seções transversais nucleares.