Adaptive digitale Zwillinge: Bayesianisches Lernen für präzise Entscheidungen In einer neuen Studie von arXiv wird gezeigt, wie adaptive digitale Zwillinge die Wertschöpfung im Bauwesen steigern können. Durch die kontinuierliche Anpassung der Zustandsübergangmodelle lassen sich Entscheidungen präziser und effizienter treffen. arXiv – cs.LG 17.12.2025 05:00
Kategorisches Modell: Moralisation und Triangulation in Graphen Ein neues arXiv‑Veröffentlichung (2512.09908v1) präsentiert einen kategorischen Ansatz zur Analyse von Moralisation und Triangulation – zwei fundamentale Transformationen, die es ermöglichen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen zwischen Bayesschen und Markov‑Netzwerken umzuwandeln. arXiv – cs.AI 11.12.2025 05:00
Neue UI-Erweiterungen verbessern Verständnis von Bayesschen Netzwerken Bayessche Netzwerke (BNs) sind ein zentrales Werkzeug für probabilistisches Denken, doch trotz ihrer Transparenz bleibt das Verständnis für viele Nutzer schwierig. Aktuelle Benutzeroberflächen (UIs) klären die zugrunde liegenden Entscheidungsprozesse nicht ausreichend. arXiv – cs.AI 24.11.2025 05:00
Schnellere Marginalisierung in Netzwerken mit probabilistischen Schaltkreisen Ein neues arXiv-Veröffentlichung (2511.14001v1) präsentiert einen innovativen Ansatz zur Strukturermittlung von Bayesianischen Netzwerken. Der Autor schlägt vor, die bisher üblichen dynamischen Programmiermethoden zu umgehen und stattdessen probabilistische Schaltkreise einzusetzen, um die Marginalisierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu beschleunigen. arXiv – cs.LG 19.11.2025 05:00
Neuer Bayesianischer Klassifikator nutzt neuronale Feature‑Darstellungen In der Klassifikation von Tabellendaten haben Bayessche Netzwerkklassifikatoren lange Zeit überzeugt, weil sie schnell und speichereffizient arbeiten und gleichzeitig leicht zu erklären sind. Ihre Leistung wird jedoch durch die Explosion der Parameter und die damit verbundene Datensparsität stark eingeschränkt. Dadurch können sie nur geringe Feature‑Abhängigkeiten modellieren und haben Schwierigkeiten, die Wahrscheinlichkeiten komplexer realer Daten zu extrapolieren. arXiv – cs.LG 18.08.2025 05:00
Operatorverhalten in Echtzeit: Neue Datenpunkte verbessern Alarmreaktionen In einer aktuellen Studie auf arXiv wird gezeigt, wie Echtzeit‑Daten aus Prozess- und Operator‑Systeminteraktionen die Vorhersage von Alarmreaktionen in der Industrie verbessern können. Anstatt auf aufdringliche Wearables wie Augen‑Tracker oder EEG‑Kappen zurückzugreifen, nutzt die Forschung die bereits vorhandenen Historiker‑ und Prozesslogs eines verteilten Steuerungssystems. arXiv – cs.AI 18.08.2025 05:00
