Neuste Artikel für Experimentelles Design

Methoden erkunden, um fehlende Daten in cluster-randomisierten Studien effektiv zu behandeln.

Ein Blick darauf, wie Margen kombinatorische Optimierungsprobleme mit Geometrie beeinflussen.

Dieser Artikel behandelt eine Methode, um das experimentelle Design mit Hilfe von Gradient Flow-Techniken zu optimieren.

Eine Methode, um ausgewogene Gruppen in Experimenten für faire Ergebnisse zu gewährleisten.

Die Zuverlässigkeit und Ethik von chronischem variablen Stress in der Tierversuchsforschung untersuchen.

Verbesserung von Plasma-Impedanzsonden für bessere Genauigkeit und Nutzen in der Forschung.

Neue Methoden verbessern den Designprozess für DNA- und Proteinsequenzen.

Convex-Hull-bewusstes aktives Lernen verbessert die Materialstabilitätsbewertungen effektiv.

Neue Upgrades zum ATLAS Inner Tracker sollen die Leistung und Datensammlung verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Teilchenkollisionssimulationen.

Ein Blick darauf, wie man das Modellieren von Dampf-Flüssigkeits-Gleichgewichten durch Versuchsplanung verbessern kann.

Dieser Artikel untersucht, wie Maschinelles Lernen die Behandlungseffekte in Studien zum Verhalten von Ameisen schätzt.

Neue Methoden verbessern die Effizienz und Genauigkeit in der medizinischen und technologischen Forschung.

Verstehen, wie sich die Behandlung auswirkt, während man Netzwerkinterferenzen berücksichtigt.

Dieser Artikel behandelt die Schwierigkeiten bei der Bewertung von Bayesian Causal Discovery-Methoden.

Dieser Artikel bespricht ein neues Rahmenwerk für Kernel-Tests in der komplexen Datenanalyse.

Forscher untersuchen Verschränkungsaustausch und dessen Einfluss auf die Quanten theorie.

Diese Studie nutzt Modelle, um die Zellbewegung in Experimenten zu analysieren und das Verhalten vorherzusagen.

Taurus hat sich vorgenommen, die Polarisation der kosmischen Mikrowellenhintergrundstrahlung zu messen.

Lern, wie Rerandomisierung und Kovariatenanpassung die Genauigkeit in Experimenten verbessern.

Neues Framework verbessert die Genauigkeit bei bayesianischen Messungen mit begrenzten Daten.

Mikrocontroller machen Timing-Aufgaben in Physik-Experimenten einfacher und bieten eine zugängliche Alternative zu komplexen Systemen.

Überblick über Methoden der Randomisierungsinferenz und deren Anwendungen in der Forschung.

Neue Methode optimiert NMR-Experimente und verbessert die Parameterabschätzungen in komplexen Systemen.

Ein Rahmenwerk für bessere Schätzung von Behandlungseffekten in gepaarten cluster-randomisierten Experimenten.

Lern was über kausale Strukturen und den Einfluss von nicht messbaren Variablen.

SNO+ hilft Wissenschaftlern dabei, solare Neutrinos aus dem Kern der Sonne zu untersuchen.

Die Rolle von bayesscher Optimierung im Chemieingenieurwesen erkunden.

MIRRER will die Roboterevaluation durch strukturierte Experimente verbessern.

Die Untersuchung von Fishers Experiment zur Unterscheidung zwischen Tee und Milch gibt Einblicke in die Hypothesenprüfung.

Die Effizienz in Röntgenexperimenten zu verbessern kann das wissenschaftliche Verständnis in mehreren Bereichen voranbringen.

Ein Blick darauf, wie lineare Regression helfen kann, kausale Effekte in der Forschung zu schätzen.

Lern, wie HTS und maschinelles Lernen die Proteinforschung beeinflussen.

Kombination von Differentialgleichungen und datengestützten Modellen für ein besseres Verständnis komplexer Systeme.

Eine Studie zur Verbesserung der Parameterschätzung in Dampf-Flüssigkeits-Gleichgewichtsmodellen.

Diese Forschung untersucht, wie neue Funktionen die Nutzerinteraktionen auf Plattformen wie WeChat beeinflussen.

Die Analyse systematischer Unsicherheiten ist entscheidend, um Messungen in der Teilchenphysik zu verbessern.

Lern, wie Gausssche Prozesse mit Vorhersageunsicherheit im maschinellen Lernen umgehen.

Untersuchung eines neuen TPR-Spektrometers für Neutronenanalyse in Fusionsreaktoren.

Ein Blick darauf, wie man Bayessche Methoden nutzen kann, um die Experimentelleffizienz in verschiedenen Bereichen zu verbessern.