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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.

Uma nova abordagem foca em aproximações válidas em vez de ficar procurando a verdade nos modelos.

Avaliando incertezas em redes neurais pra melhorar previsões científicas.

Novos modelos melhoram o estudo da dinâmica de sedimentos em rios e canais abertos.

Um novo método simplifica a modelagem de sistemas complexos, mantendo as características essenciais.

Uma olhada em redes de Petri para modelar sistemas complexos e seus comportamentos.

Explorando como as UDEs ajudam a entender os sistemas neurais com técnicas modernas.

Novas técnicas melhoram as previsões da atividade cerebral usando modelos simplificados.

Investigando a dinâmica do algoritmo Metropolis e sua influência em sistemas complexos.

Um novo método pra analisar séries temporais de contagem, focando em questões de autocorrelação.

Pesquisas mostram que reservatórios mais simples melhoram a precisão na previsão de séries temporais caóticas.

Novos métodos melhoram as previsões de sistemas complexos usando modelos reduzidos baseados em dados.

Uma nova abordagem de rede neural melhora a modelagem de sistemas dinâmicos rápidos-lentos.

Novos métodos melhoram a modelagem e as previsões em estatística usando regressão em ridge com núcleo.