Estadística

Un método para mejorar la detección de comunidades en redes complejas clasificando nodos.

Este artículo presenta un modelo para estudiar la actividad cerebral a través de datos de series de tiempo multivariantes.

Este artículo habla sobre un método para predecir mejor la incertidumbre en datos de series temporales.

Este estudio examina el comportamiento de los risers en condiciones marinas mediante análisis de clúster.

Una mirada a cómo los datos de GPS mejoran la precisión del mapeo del flujo de tráfico.

Un nuevo marco ayuda a los investigadores a alinear y analizar los datos de actividad neuronal para estudios de memoria.

Un enfoque fresco para clasificar datos utilizando modelos bayesianos para agrupar elementos similares.

Una mirada al uso de datos históricos para mejorar el análisis de ensayos clínicos.

Aprende cómo las empresas ajustan los precios según el comportamiento del cliente y las tendencias del mercado.

Este artículo habla sobre un método para predecir mejor la incertidumbre en datos de series temporales.

Nuevos métodos para optimizar elecciones a través de retroalimentación de preferencias en entornos complejos.

Un nuevo método para estimar expectativas condicionales de manera eficiente en entornos inciertos.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la calidad en la generación de texto de modelos de lenguaje.

Este artículo presenta un método para modelar la actividad neuronal usando RNNs de bajo rango.

Explorando el papel de las redes tensoriales en la mejora del aprendizaje automático cuántico.

Explorando cómo las DNNs recuperan funciones en configuraciones sobredimensionadas.

Un nuevo método para estimar expectativas condicionales de manera eficiente en entornos inciertos.

Examinando cómo los modelos de población dan forma a las genealogías y afectan a los algoritmos genéticos.

Nuevas técnicas en muestreo mejoran la eficiencia en el análisis estadístico.

Una nueva técnica que utiliza electrostática para una mejor muestreo y estimación de datos.

Nuevos enfoques para abordar sistemas lineales complejos de manera eficiente.

Un nuevo método para ajustar hiperparámetros usando ideas bayesianas.

El método FLAP mejora la previsión al usar datos existentes de formas nuevas.

Un nuevo enfoque para estudiar datos de series temporales y sus factores en el cuidado de la salud.

Este artículo presenta un modelo para estudiar la actividad cerebral a través de datos de series de tiempo multivariantes.

Usar controles externos puede mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en ensayos clínicos.

Examinando cómo los modelos gaussianos latentes mejoran el análisis de datos en salud pública y migración.

Un enfoque de prueba en dos etapas simplifica las interacciones entre numerosas variables genéticas.

Nuevos modelos proporcionan información sobre sistemas complejos al centrarse en componentes individuales.

Un método para el análisis efectivo de modelos de factorización de tensores de alta dimensión en finanzas.

Un enfoque novedoso para mejorar las predicciones de la calidad del aire utilizando datos satelitales.

Una mirada a cómo la PDA ayuda a analizar datos funcionales complejos.

Una mirada a cómo el marco de estimandos mejora el análisis de ensayos clínicos.

Un enfoque nuevo para entender las conexiones humanas complejas a través del análisis difuso de redes sociales.

Un estudio sobre cómo el Park-and-Ride puede reducir la congestión y las emisiones.

La información impacta mucho en los procesos de toma de decisiones en varios campos.

La Ley de Benford muestra patrones extraños en los primeros dígitos de los conjuntos de datos.

Un método para el análisis detallado de señales en el tiempo y la frecuencia.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del universo a través de datos de lentes gravitacionales débiles.

Un estudio sobre cómo la información viaja a través de redes sociales con estructuras comunitarias.

Aprende a identificar patrones inusuales en datos de series temporales con la profundidad de Markov.

Aprende técnicas para estimar valores faltantes en secuencias estocásticas estacionarias.

Un enfoque de prueba en dos etapas simplifica las interacciones entre numerosas variables genéticas.

Examinando el papel de la robustez en la estimación de distribuciones desconocidas a partir de muestras.

Explorando el papel de los priors tensoriales estructurados en la mejora de las estimaciones de datos.

Descubre lo básico del aprendizaje de Redes Bayesianas Dinámicas a partir de datos.

Un método para el análisis efectivo de modelos de factorización de tensores de alta dimensión en finanzas.

CHCDS mejora la precisión de la predicción sin particionamiento de datos.