Statistik

MELAGE hilft Ärzten und Forschern dabei, Gehirnbilder zu analysieren, um bessere Diagnosen zu stellen.

Die Busdienste analysieren, um die Bedürfnisse der Community in Harrisonburg besser zu erfüllen.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Vorhersage von Luftverschmutzung in der Lombardei.

Diese Studie verbessert die Spektroskopiemethoden für eine bessere Analyse von Milchprodukten.

Forscher entwickeln ein Modell, um räumliche Beziehungen und Auswirkungen über Distanzen zu untersuchen.

N-of-1-Studien machen Behandlungen persönlicher, indem sie sich auf individuelle Reaktionen konzentrieren.

Ein neuer Ansatz verbessert die Qualität von rauschenden biomedizinischen Labels.

Eine neue Methode zum effektiven und effizienten Clustern grosser Datensätze.

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Diese Studie verbessert die Spektroskopiemethoden für eine bessere Analyse von Milchprodukten.

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Eine Methode für effiziente gruppensparsame Regression in der Datenwissenschaft.

Lern was über ROMC und seine Anwendung in der wahrscheinlichkeitfreien Inferenz.

Ein Verfahren zur unbiased Schätzung von Parametern in teilweise beobachteten Diffusionsprozessen.

FAKI verbessert die Lösungen für inverse Probleme mit Normalisierungsflüssen für bessere Genauigkeit.

Ein Softwarepaket, um die Verbindungen zwischen Gesundheit und Nachbarschaft auf individueller Ebene zu untersuchen.

Eine Analyse von Thompson Sampling und seinen Varianten für verbesserte Entscheidungsfindung.

Die Busdienste analysieren, um die Bedürfnisse der Community in Harrisonburg besser zu erfüllen.

Maschinelles Lernen verwandelt die Ereignisrekonstruktion in der Teilchenphysik und verbessert Genauigkeit und Effizienz.

Ein neuer Ansatz verbessert die Qualität von rauschenden biomedizinischen Labels.

In diesem Artikel geht's um die Rolle von Spin-Netzwerken bei der Weiterentwicklung von variationalen Quantenalgorithmen.

Dieser Artikel betrachtet, wie Hyperparameter die Variablenauswahlmethoden in Random Forests beeinflussen.

DNCF bietet eine neue Möglichkeit, die Fotoqualität effektiv zu verbessern.

Ein Blick auf die Mischung aus Online-Lernen und Kernelregression für komplexe Daten.

Diese Studie verbessert die Spektroskopiemethoden für eine bessere Analyse von Milchprodukten.

Forscher entwickeln ein Modell, um räumliche Beziehungen und Auswirkungen über Distanzen zu untersuchen.

Forscher verbessern kausale Schätzungen mithilfe von Double-Shrinkage-Schätzungen aus verschiedenen Datenquellen.

N-of-1-Studien machen Behandlungen persönlicher, indem sie sich auf individuelle Reaktionen konzentrieren.

Heckman-FA automatisiert die Merkmalsauswahl und verbessert die Vorhersagen, auch wenn Daten fehlen.

Eine neue Methode verbessert Proxy-Metriken für bessere Entscheidungsfindung in Experimenten.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von mikrobiellen Beziehungen und Gesundheitsauswirkungen.

Eine neue Methode verbessert die Kombination von diskreten p-Werten für bessere Forschungsergebnisse.

Die Erkundung geometrischer Perspektiven auf Korrelationsmatrizen für tiefere Einblicke.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zur Auswahl des Radius bei komplexen Datenanalysen vor.

Verstehen der Komplexität und Lösungen in der geospatialen Datenanalyse.

Untersuchen, wie Teile miteinander interagieren, um neue Ergebnisse in komplexen Systemen zu erzeugen.

PORTSEA fördert extreme Wertstatistiken und beeinflusst verschiedene Bereiche und die Bildung.

Dieser Artikel untersucht, wie Gamification das Engagement der Schüler in umgedrehten Klassenzimmern steigert.

Eine neuartige Analysemethode verbessert das Verständnis von chronischen Krankheiten und Gesundheitsfaktoren.

Untersuchung des Einflusses akademischer Fähigkeiten auf die Immatrikulation an Universitäten in Italien.

Eine Analyse von Thompson Sampling und seinen Varianten für verbesserte Entscheidungsfindung.

N-of-1-Studien machen Behandlungen persönlicher, indem sie sich auf individuelle Reaktionen konzentrieren.

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Lern was über robuste Designs, um die Zuverlässigkeit von Experimenten trotz Unsicherheiten zu verbessern.

Lern, wie man Veränderungen in Daten mit Vertrauenssequenzen erkennt.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen für extreme Datenereignisse.

Lerne, wie man Parameter für schwer-taillierte Daten mit stückweisen Pareto-Verteilungen schätzt.

Untersuchung der Auswirkungen von Gaussschen Prozessen in komplexen Datenumgebungen.