Detección de cambios de régimen en Tesoro con datos no estructurados
Mejora la detección de cambios de régimen en el mercado de Tesoro combinando actas FOMC con LLMs y pruebas estadísticas. F1=0.82, detección en el mismo día. Descubre cómo.
#series
Unicorn: Escalando predicción de series con correlación universal
Unicorn: framework de IA para predicción de series temporales de alta dimensión con modelado universal de correlación. Supera a modelos en pocos datos.
Generación de fMRI con wavelet y flujo espectral para trastornos cerebrales
Descubre cómo el modelo DSFM genera fMRI realista usando transformada wavelet y flujo espectral para mejorar la identificación de trastornos cerebrales.
Inferir eventos de series temporales con modelos de lenguaje
Descubre cómo los modelos de lenguaje infieren eventos a partir de series temporales usando datos deportivos. Un nuevo benchmark y técnicas de destilación mejoran el rendimiento.
Refinamiento de pose humana mediante aprendizaje basado en ángulos articulares
Descubre cómo el método JAR, basado en ángulos articulares y redes recurrentes, refina la estimación de pose humana corrigiendo errores y suavizando trayectoria
Redes Residuales de Memoria de Reservorio
Descubre las Redes Residuales de Memoria de Reservorio (ResRMN), una nueva clase de RNN no entrenadas que mejoran la propagación temporal mediante conexiones residuales ortogonales.
GlucoFM: Un modelo fundacional de doble flujo para monitoreo continuo de glucosa
Descubre GlucoFM, modelo IA de doble flujo para monitoreo continuo de glucosa. Mejora predicción de diabetes y resistencia a la insulina en 7 tareas clínicas.
Modelado de series temporales multiescala generalizado con un solo operador
Descubre cómo SiGMA generaliza el modelado multiescala de series temporales con un solo operador, logrando 5.3x más velocidad y 3.8x menos memoria.
Representaciones hiperesféricas tiempo-frecuencia para detección de anomalías
Aprende cómo las representaciones hiperesféricas tiempo-frecuencia mejoran la detección de anomalías en series temporales. Resultados con k-NN y Mahalanobis.
Aprendizaje de mapas de flujo en NVAR: error según librería
Descubre cómo la librería de características influye en el error de entrenamiento de modelos NVAR para series temporales. Aprende leyes de escalamiento.
Brecha de consistencia dinámico-probabilística en modelado sustituto caótico
La brecha de consistencia dinámico-probabilística en modelos caóticos se resuelve con KAFFEE. Un marco de filtro de Kalman mejora la predicción.
Dando voz a los sensores: JEPA multimodal para series temporales
Descubre CHARM, el modelo JEPA multimodal para embeddings semánticos en series temporales. Ideal para anomalías y predicción.
Estructuras causales y procesos dinámicos ocultos en el clima
CaDRe: un modelo que descubre relaciones causales ocultas en la dinámica climática. Mejora la precisión de pronósticos y ofrece insights interpretables.
Detección de Anomalías en Series Temporales con Dinámicas de Consulta Predecible
Descubre AxonAD, detector no supervisado que predice consultas de atención para detectar anomalías en series temporales, mejorando localización y ranking.
STEP: aprendizaje de embeddings estructurados para series temporales progresivas
Descubre STEP, un método innovador que aprende representaciones interpretables de series temporales progresivas usando un compás latente. Predice estados y modos sin etiquetas.
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