✓ Revisados

Artículos revisados por autores

Artículos en los que los autores originales han revisado nuestra explicación divulgativa.

Para cada artículo de esta página, al menos uno de los autores originales ha visto nuestra explicación divulgativa y se ha implicado con ella — ya sea confirmando su precisión o solicitando correcciones que después aplicamos. Una confirmación no significa que los autores aprueben formalmente cada frase, pero sí que la explicación ha pasado por los ojos de quienes escribieron el artículo.

1291 artículos revisados por autores · 1021–1030 / 1291

⚛️ general relativity

BB plot: A Tool for Accurate Model Selection Using Bayes factors

Este artículo introduce el gráfico de factor de Bayes-factor de Bayes (BB), una herramienta de diagnóstico que aprovecha la relación entre los factores de Bayes y sus distribuciones bajo hipótesis competidoras para validar la precisión del cálculo y estimar eficientemente las distribuciones de fondo, como se demuestra mediante aplicaciones en astronomía de ondas gravitacionales, incluida la evaluación de la significancia estadística de GW231123.

Ankur Barsode2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🧬 biology

How Much is Brain Data Worth for Machine Learning?

Este artículo establece matemáticamente leyes de escalado y tipos de cambio para cuantificar el valor de los datos cerebrales en la mejora de los modelos de aprendizaje automático, identificando condiciones específicas relacionadas con la alineación tarea-cerebro, el ruido y los tamaños de muestra donde la recolección de registros neuronales es beneficiosa para el rendimiento y la robustez.

Lane Lewis, Zhixin Wang, David Schwab, Xaq Pitkow2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

FairHealth: An Open-Source Python Library for Trustworthy Healthcare AI in Low-Resource Settings

El artículo presenta FairHealth, una biblioteca de Python de código abierto diseñada para cerrar brechas críticas en la inteligencia artificial para la atención sanitaria en entornos de recursos limitados, mediante un marco unificado y modular que integra auditoría de equidad, aprendizaje federado que preserva la privacidad, explicabilidad de bajo ancho de banda y herramientas especializadas para conjuntos de datos del Sur Global.

Farjana Yesmin2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
⚛️ quantum physics

Fault-tolerant syndrome extraction in [[n,1,3]] non-CSS code family generated using measurements on graph states

Este artículo presenta una familia de códigos de corrección de errores cuánticos no-CSS [[n,1,3]][[n,1,3]] tolerantes a fallos generados mediante estados de grafos y el método de ancilla desnudo, demostrando su resistencia frente a errores de gancho y un rendimiento superior en comparación con los enfoques existentes de qubit bandera y ancilla desnudo bajo diversos modelos de ruido.

Harsh Gupta, Mainak Bhattacharyya, Ritik Jain, Ankur Raina2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

Gas Phase Distribution in the Neutral ISM: A Comparison between Observation and Numerical Simulation

Este estudio compara las observaciones de emisión-absorción de Hi 21 cm de las encuestas GWA y LAB con simulaciones numéricas TIGRESS para determinar que el medio interestelar neutro consiste aproximadamente en un 19.8% de fases frías, un 32.5% de fases inestables y un 47.8% de fases cálidas, una distribución que coincide con los resultados de las simulaciones y destaca la necesidad de futuras observaciones de radio sensibles para restringir aún más estas fracciones de gas.

Atanu Koley2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

A Call to Lagrangian Action: Learning Population Mechanics from Temporal Snapshots

Este artículo introduce la Mecánica Lagrangiana de Wasserstein (WLM), un marco y algoritmo novedosos que aprenden dinámicas poblacionales de segundo orden a partir de instantáneas temporales mediante la minimización de una acción amortiguada, superando así las limitaciones de los flujos de gradiente para modelar con precisión comportamientos complejos como la periodicidad, la dinámica de vórtices y el agrupamiento.

Vincent Guan, Lazar Atanackovic, Kirill Neklyudov2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

A Sample of Active Galactic Nuclei with Intermediate-mass Black Holes Extended to z≈z \approx 0.6

Este trabajo presenta una muestra seleccionada uniformemente de 930 núcleos galácticos activos de agujeros negros de masa intermedia del SDSS DR17, que extiende la cobertura de corrimiento al rojo de los AGN de baja masa hasta z≈0.6z \approx 0.6 y revela una posible evolución cósmica en la actividad de acreción caracterizada por tasas de acreción máximas y luminosidades decrecientes a menores corrimientos al rojo.

Wen-Juan Liu, Luis C. Ho, Xiao-Bo Dong, Su Yao, Paulina Lira, Yicheng Guo2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🔭 astrophysics

Deep Learning for CMB Foreground Removal and Beam Deconvolution: A U-Net GAN Approach

Este artículo presenta una Red Generativa Antagónica (GAN) basada en U-Net entrenada con simulaciones realistas similares a las de Planck que reconstruye con éxito mapas de alta fidelidad del Fondo Cósmico de Microondas eliminando simultáneamente la contaminación de primer plano, el ruido instrumental y los efectos de convolución del haz, logrando errores de reconstrucción inferiores al 1% fuera de la región galáctica.

Obasho M, Shambhavi Jaiswal, Santanu Das, Krishna Mohan Parattu2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Agent-First Tool API: A Semantic Interface Paradigm for Enterprise AI Agent Systems

Este artículo propone y valida el paradigma "Agent-First Tool API", que reemplaza las interfaces CRUD tradicionales orientadas al humano con un protocolo semántico de seis verbos y metadatos estructurados de soporte a la decisión para mejorar significativamente las tasas de éxito en la ejecución de tareas de agentes autónomos y la recuperación de errores en sistemas de producción empresariales.

Kai Pan2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ