Statistik - Anwendungen

DCZNMaker vereinfacht komplexe Entscheidungsfindung mit Multi-Attribut-Nutzenanalyse.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Schiffsbewegungsdatenextraktion mit AIS-Technologie.

Ein einfacheres Klimamodell hilft, zukünftige Temperaturszenarien basierend auf Emissionen vorherzusagen.

Eine neuartige Ein-Schritt-Methode zur genauen Erkennung von Aortenwurzelmarkierungen in der medizinischen Bildgebung.

Ein neuer Modellierungsansatz verbessert das Verständnis von komplexen biologischen Netzwerken.

Verbesserte Methoden zur Analyse kontinuierlicher Datentrends und -muster.

Eine Herausforderung, um Todesfälle in bewaffneten Konflikten vorherzusagen, mit Fokus auf Unsicherheit.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Prüfung von Verbindungen in der Medikamentenentwicklung.

Erforsche, wie zirkuläre Daten die Analyse von Vogelmigration und Naturschutzmassnahmen beeinflussen.

Wissenschaftler analysieren Hirnbilder, um kognitive Krankheiten wie Alzheimer zu untersuchen.

Die Auswirkungen der KI-Regulierung und des ChatGPT-Verbots in Italien erkunden.

CausalRegNet verbessert das Lernen von kausalen Strukturen durch realistische Datengenerierung.

Die Laute eines Kindes zu analysieren, zeigt wichtige Phasen des Spracherwerbs.

Die Untersuchung, wie Behandlungen die Ergebnisse beeinflussen, zeigt die Komplexität der ursächlichen Mechanismen.

Die Faktoren untersuchen, die zur Opioid-Epidemie beitragen und wie sie die Gemeinschaften beeinflussen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für seltene Klimaereignisse.

Verbesserung der Fehlererkennung und Diagnostik in Kernreaktoren mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Eine Studie, die die Wirksamkeit von DPP4 und Sulfonylharnstoffen bei der Behandlung von Typ-2-Diabetes vergleicht.

Eine neue Methode für effektives Datenclustering, die k-Means und spektrale Techniken mischt.

SIA vereinfacht psychometrische Analysen für Lehrer und Forscher.

In diesem Artikel werden Deep-Learning-Methoden zur Verbesserung von Windgeschwindigkeitsprognosen betrachtet.

Ein neuer Ansatz zur Untersuchung der CMB-Polarisation und Gravitationswellen mithilfe von neuronalen Netzwerken.

Ein Leitfaden zur Erstellung von Portfolios mit niedriger Volatilität mithilfe statistischer Methoden.

Eine Studie stellt eine Methode vor, um die Ausbreitung von Krankheiten abzuschätzen, damit die öffentliche Gesundheitsreaktion besser wird.

Eine Methode für präzise BevölkerungsSchätzungen auf granularer Ebene.

Ein bayesianisches Verfahren zur Ableitung verborgener Zustände in komplexen Systemen vorstellen.

Neue Methoden verbessern die Schätzungen von Behandlungseffekten in Subgruppen klinischer Studien.

Fortschrittliche Modellierung nutzen, um eine sichere Infrastrukturverwaltung zu gewährleisten.

Diese Studie untersucht, wie sich Teilzeitjobs auf die Mathematikleistungen von Highschool-Schülern auswirken.

Lerne, wie Quantilsregression und MM-Algorithmen die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessern.

Die Analyse zeigt wichtige Muster in der Luftverschmutzung und den Gesundheitsrisiken in ganz Europa.

Ein Rahmen zur Klassifizierung verschiedener Fahrmuster, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Lern, wie verteilte Verzögerungsmodelle die gesundheitlichen Auswirkungen von Temperatur über die Zeit analysieren.

NIRVAR analysiert komplexe Zeitreihen als Netzwerke und verbessert die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen.

Untersuche den Einfluss von historischen Kontrolldaten in Toxikologiestudien.

Dieser Artikel hebt die Verwendung von Gaussschen Prozessen in der klinischen Forschungsanalyse hervor.

Ein innovativer Ansatz zur Messung des Kinderhandels auf den Philippinen.

Dieser Artikel untersucht Modelle, die Tierbewegungen mit Populationsdaten verbinden.

Das Zusammenführen von Fernerkundungs-Karten mit echten Daten verbessert die Genauigkeit bei Umweltbewertungen.

Eine datenbasierte Methode verbessert die Vertrauensschätzungen in hochdimensionalen Regressionsszenarien.