Statistik

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, um signifikante Teilgraphen in verschiedenen Bereichen auszuwählen.

Die Studie hebt die Blitzrisiken für Windturbinen hervor und die Rolle von maschinellem Lernen bei Vorhersagen.

Eine neue Methode für präzise Oberflächenmessung in der Optik.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung der Brustdichte und die Vorhersage des Krebsrisikos.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von seismischen Daten, um die Erdbebensicherheit zu erhöhen.

Eine Studie untersucht, wie instrumentelle Variablen die Propensity-Score-Modelle in der Drogenforschung verfeinern können.

Eine Studie über extremes Wetter und Gesundheitsrisiken in ganz Australien.

Studie zeigt wichtige Unterschiede im Wurf-Erfolg von Spielern auf dem gesamten Feld.

Ein Blick darauf, wie kompakte Methoden das Anpassen von Daten für grosse Datensätze verbessern.

Eine neue Methode für präzise Oberflächenmessung in der Optik.

Verbesserung der Informationsrückgewinnung durch Bayessche Methoden in der Bildgebung und Signalverarbeitung.

Verbesserte Residuen vorstellen, um kompositionale Datensätze besser zu analysieren.

Diese Arbeit stellt eine neue Methode zur Schätzung von Diffusionsprozessen mit multilevel Monte Carlo-Techniken vor.

Ein Blick auf variational inference und seinen Einfluss auf die Approximation komplexer Daten.

Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten in räumlichen autoregressiven Modellen werden besprochen.

Neue Techniken verbessern die Parameterschätzung in komplexen Datenszenarien.

Lerne, wie selektive Vorhersagen die Genauigkeit von Prognosen und Entscheidungen in verschiedenen Bereichen verbessern.

Hier ist FedFisher, ein innovativer Algorithmus für effizientes föderiertes Lernen.

Die Forschung zielt darauf ab, Graphons zu schätzen und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Erforschen, wie neuronale Netze Funktionale in der Datenanalyse annähern können.

Eine neue Methode verbessert die Zuverlässigkeit von Vorhersagen neuronaler Netzwerke bei Regressionsaufgaben.

Transferlernen nutzt Wissen aus einem Bereich, um Aufgaben in einem anderen zu verbessern.

CASGNN verbessert die Imputation von fehlenden Daten, indem es sich auf kausale Zusammenhänge konzentriert.

Die Kombination von OOD-Erkennung und konformer Vorhersage verbessert die Zuverlässigkeit des Modells.

Dieser Artikel behandelt ein aktualisiertes TSI-Modell, das Krankenhausdaten nutzt, um das Krankheitsmanagement zu verbessern.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, um signifikante Teilgraphen in verschiedenen Bereichen auszuwählen.

Dieser Artikel behandelt einen robusten Schätzer, um kategoriale Umfragedaten effektiv zu verarbeiten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen zur Wirksamkeit von Gentherapien im Laufe der Zeit.

Eine Studie darüber, wie Rauchgasentschwefelungsanlagen die Luftverschmutzung in Kohlekraftwerken beeinflussen.

Diese Studie untersucht kompositionale Daten und die Bedeutung von räumlicher Analyse.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Neuroneninteraktionen und -verbindungen.

Das Clustered Mallows Modell verbessert, wie wir Präferenzen in Rankings analysieren.

Eine Methode, um die besten Variablen für eine klarere Datenanalyse auszuwählen.

Lerne, wie neue Methoden die Vorhersagen für zufällige Ereignisse und Ergebnisse verbessern.

Ein Vergleich von Distanzmassen für eine effektive Clusteranalyse.

Ein klarer Blick darauf, warum das Türwechseln die Gewinnerstrategie ist.

Ein Projekt zur Verbesserung der Umfragevertreter von unterrepräsentierten Gruppen in Ligurien.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Schätzung von sich ändernden Parametern in dynamischen Systemen mithilfe von Echtzeitdaten.

Einführung von erwarteten Punkten und EPAA zur Bewertung der Spielerbeiträge im Basketball.

Die Komplexität, die Einzelbehandlungseffekte in faktoriellen Designs zu bewerten, verstehen.

Lerne, wie selektive Vorhersagen die Genauigkeit von Prognosen und Entscheidungen in verschiedenen Bereichen verbessern.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz vor, um signifikante Teilgraphen in verschiedenen Bereichen auszuwählen.

Dieser Artikel behandelt einen robusten Schätzer, um kategoriale Umfragedaten effektiv zu verarbeiten.

Erforschen, wie neuronale Netze Funktionale in der Datenanalyse annähern können.

Transferlernen nutzt Wissen aus einem Bereich, um Aufgaben in einem anderen zu verbessern.

Ein Blick auf Methoden zum Füllen von Lücken in Tensor-Zeitserien-Daten, mit Fokus auf NYC-Taxi-Daten.

Das Verständnis von Marketingdynamiken durch die Analyse von Zeitreihendaten.

Eine neuartige Methode, um Fairness in KI-Systemen mit historischen Daten zu gewährleisten.