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Nicolas Nguyen, James Ridgway, Claire Vernade
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Estadística
RSSAprende cómo las simulaciones de Monte Carlo mejoran la precisión de las pruebas A/B y la toma de decisiones.
Márton Trencséni
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Investigando los niveles de ozono y los problemas de calidad del aire en la Ciudad de México.
J. A. Martínez-Cadena, J. M. Sánchez-Cerritos, A. Marin-Lopez
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Aprende cómo los Modelos de Movimiento del Suelo ayudan a los ingenieros a predecir las respuestas de los edificios durante los terremotos.
Maijia Su, Mayssa Dabaghi, Marco Broccardo
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Examinando la contaminación por metano de las arenas bituminosas y su impacto en el medio ambiente.
Esha Saha, Oscar Wang, Amit K. Chakraborty
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CMiNet ayuda a los investigadores a entender las interacciones microbianas complejas para obtener mejores ideas sobre la salud.
Rosa Aghdam, Claudia Solis-Lemus
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Aprende cómo los IPMs y TMLE mejoran las predicciones en ecología y dinámica de poblaciones.
Yunzhe Zhou, Giles Hooker
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Simplifica la creación de quizzes en línea para Moodle usando el paquete moodlequizR.
Wolfgang Rolke
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Aprende a minimizar el arrepentimiento en la toma de decisiones basada en datos.
Congyuan Duan, Wanteng Ma, Jiashuo Jiang
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RandNet-Parareal acelera la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo de manera eficiente.
Guglielmo Gattiglio, Lyudmila Grigoryeva, Massimiliano Tamborrino
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Aprende a predecir el rendimiento individual a partir de datos agregados.
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Presentando un algoritmo innovador para la selección de modelos en el aprendizaje por refuerzo.
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Explorando cómo aprenden las neuronas de manera efectiva en entornos ruidosos.
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Una visión general de cómo el tamaño del modelo y los datos afectan el aprendizaje en redes neuronales profundas.
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Un nuevo método ajusta las tasas de aprendizaje para un entrenamiento de modelos más rápido y mejor.
Jiahao Zhang, Christian Moya, Guang Lin
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Descubre cómo los investigadores están acelerando las cadenas de Markov para hacer predicciones más precisas.
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Aprende cómo la selección de estabilidad afina el enfoque en las variables de datos importantes.
Mahdi Nouraie, Samuel Muller
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CLIQUE mejora el análisis de la importancia de variables locales en el aprendizaje automático.
Kelvyn K. Bladen, Adele Cutler, D. Richard Cutler
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Descubre cómo fdesigns mejora el diseño experimental para los científicos.
Damianos Michaelides, Antony Overstall, Dave Woods
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Usando machine learning para mejorar la precisión en las predicciones de errores de modelos numéricos.
Bozhou Zhuang, Sashank Rana, Brandon Jones
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Explorando la importancia de los cuartiles en el análisis de datos.
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Una guía para entender el Bayes empírico y sus aplicaciones en el análisis de datos.
Valentino Dardanoni, Stefano Demichelis
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Explorando el futuro de soluciones de salud personalizadas para mejores resultados en pacientes.
Christina W. Zhou, Nikki L. B. Freeman, Katharine L. McGinigle
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Aprende cómo los IPMs y TMLE mejoran las predicciones en ecología y dinámica de poblaciones.
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Aprende cómo el método Quasi-Bayes mejora el conteo de eventos en tiempo real.
Stefano Favaro, Sandra Fortini
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Una mirada a los métodos de inferencia causal y el papel de los Modelos Causales Estructurales.
Lucius E. J. Bynum, Kyunghyun Cho
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Aprende cómo los nuevos métodos de prueba manejan las interferencias en los experimentos de investigación.
Tingxuan Han, Ke Zhu, Hanzhong Liu
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Aprende cómo el agrupamiento y la reducción de dimensiones simplifican la organización y el análisis de datos.
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Las herramientas de IA en la educación resaltan las desigualdades en el acceso y los recursos para los estudiantes.
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