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Este artigo explora a aplicação de métodos de elementos finitos na análise em quatro dimensões.

Equilibrando precisão e eficiência na modelagem de sistemas dinâmicos para energia eólica.

Um jeito de melhorar as previsões do modelo usando múltiplos núcleos ao mesmo tempo.

Métodos como o nudging e o EAKF melhoram a precisão e a confiabilidade dos modelos climáticos.

LPNets melhoram a simulação de sistemas hamiltonianos, mantendo propriedades essenciais.

Um novo método melhora as previsões em sistemas dinâmicos complexos.

Aprenda a gerenciar doActivities dentro de máquinas de estado UML de forma eficaz.

Novos métodos para modelar cópulas melhoram a análise de relacionamentos de dados.

Modelos avançados ajudam a entender mudanças imprevisíveis em várias áreas.

Um novo método combina técnicas baseadas em dados com princípios físicos pra um modelagem melhor.

Combinando métodos tradicionais e modernos pra analisar sistemas complexos de um jeito eficaz.

Novo modelo melhora a análise de relações complexas em estatísticas e aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura para identificar e verificar a estabilidade em sistemas não lineares.

Uma nova abordagem melhora a simulação de ondas em paisagens irregulares para previsões mais precisas.

Combinando modelos pra melhorar as previsões de surtos de doenças.

Um olhar sobre como usar BBNs para entender a ecologia e tomar decisões.

Esse artigo apresenta um modelo pra simplificar dados complexos de alta dimensão usando processos Gaussianos.

Explorando comportamentos básicos e sua importância na modelagem de sistemas.

Este artigo examina comportamentos matemáticos que afetam as mudanças populacionais ao longo do tempo.

Um olhar sobre métodos de teste baseado em modelo para verificação de sistema.

Novos métodos para analisar dados funcionais melhoram as insights em várias áreas.

Analisando como campos vetoriais impactam a geração de dados em modelos de difusão.

Combinando estatísticas bayesianas e teoria da decisão pra melhorar a tomada de decisão com dados incertos.

Um novo modelo simplifica a estimativa de relações em dados bidimensionais.

Esse trabalho aperfeiçoa a inferência contrafactual pra melhorar a tomada de decisão na saúde.

Um olhar sobre a modelagem do transporte de energia das ondas em vários campos.

A pesquisa junta técnicas de modelagem pra acelerar a evolução da tecnologia nas soluções climáticas.

GPSINDy melhora a modelagem de sistemas dinâmicos, mesmo com dados barulhentos.

Especialistas desenvolvem modelos pra prever a propagação de doenças em meio a incertezas.

Um novo modelo melhora a análise das avaliações ao longo do tempo.

A teoria da aprendizagem credal traz novas ideias para adaptar modelos de aprendizado de máquina a dados que mudam.

Um olhar sobre as complexidades da distribuição de Poisson e suas aplicações.

Pesquisas mostram novas maneiras de lidar com a má especificação de modelos e melhorar a confiabilidade das previsões.

Uma nova ferramenta ajuda os pesquisadores a modelar a turbulência óptica de forma eficaz.

Um processo em duas etapas pra modelar sistemas complexos com precisão usando redes neurais.

Mergulhando em redes bioquímicas e suas interações usando modelos matemáticos.

Esse trabalho destaca as dependências entre conteúdo e estilo na geração contrafactual.

Um novo framework aborda as incertezas em modelos de escolha discreta pra melhores previsões.

Novas estratégias melhoram a velocidade e a eficiência na construção de modelos de ordem reduzida para sistemas complexos.

GOMs melhoram a adaptabilidade e a tomada de decisão dos agentes através da modelagem de resultados a longo prazo.