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NANOGrav analisa 15 anos de dados sobre ondas gravitacionais e seus padrões.

Cientistas estudam ondas gravitacionais usando pulsares pra descobrir fenômenos cósmicos.

O conjunto de dados de 15 anos do NANOGrav ilumina as ondas gravitacionais através de observações de pulsares.

Explorando técnicas de visualização e qualidade de dados em machine learning.

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Examinando o papel das projeções de informação nos testes de hipótese.

O controle de qualidade em proteômica garante medições precisas e confiáveis para diagnóstico de doenças.

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Um novo método usa representação spline pra melhorar a interpretação das redes neurais.

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Uma ferramenta de aprendizado de máquina identifica de forma eficiente grupos de átomos similares em materiais complexos.

Compartilhar informações de forma eficaz pode aumentar a eficiência dos serviços e os lucros.

Analisar os riscos de inundação por meio de dados melhora a segurança e a preparação da comunidade.

Um framework que combina reutilização de resultados e compartilhamento de carga de trabalho acelera a análise de dados.

Constrói modelos cinéticos de forma eficiente pra entender melhor o metabolismo e a saúde.

Este estudo revela novas descobertas sobre a evolução e classificação de galáxias por meio de técnicas avançadas de aprendizado de máquina.

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Uma nova técnica para classificar imagens de forma mais eficiente com poucos dados.

Um olhar sobre o papel da recuperação de fase em várias áreas científicas.

Pesquisas mostram que reinícios aleatórios superam boosting em modelos de detecção de malware.

Novos métodos melhoram a otimização em múltiplos blocos para problemas complexos em várias áreas.

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Belle II melhora os estudos sobre mesões B e busca novas descobertas na física.

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Aproveitando modelos de linguagem grandes pra melhorar a extração e análise de dados biológicos.

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Um estudo avalia como diferentes visualizações mostram as mudanças nos dados.

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Pesquisas investigam a conexão entre ondas gravitacionais e buracos negros primordiais.

Novos métodos melhoram a confiabilidade das previsões em cenários desafiadores para modelos de aprendizado de máquina.

Combinando raciocínio simbólico e deep learning pra melhorar a análise de dados biomédicos.