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Analizando los valores propios y vectores propios de tensores aleatorios complejos de orden tres.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora la estimación del tamaño de muestra en ensayos clínicos.

Examinando los cambios climáticos pasados usando relaciones de isótopos de oxígeno en sedimentos oceánicos.

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Un estudio revela cómo se comportan las olas en materiales mezclados de manera desigual, como el hielo marino.

Un estudio completo de las variaciones diarias de temperatura en India durante 72 años.

Explorando distribuciones uniformes acotadas y de pequeño sesgo en la investigación sobre pseudorandomidad.

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El modelo FAITH mejora las predicciones al separar tendencias y patrones estacionales en datos de series temporales.

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Nuevo marco ayuda a proteger estadísticas resumidas sensibles durante el intercambio de datos.

Un nuevo método mejora la predicción generando datos de forma dinámica durante el entrenamiento.

Un nuevo marco aborda los desafíos de manejar cambios significativos en los datos.

Un nuevo método mejora la comparación de estudios observacionales y ensayos aleatorios.

Examinando cómo la incertidumbre sobre las políticas climáticas afecta las decisiones económicas y el crecimiento.

Un método para mejorar la precisión en las pruebas de equivalencia clínica mediante promediado de modelos.

Explorando el papel del descenso por gradiente en la optimización estocástica y sus implicaciones para el tamaño de la muestra.

Un nuevo método mejora la detección de tareas en el aprendizaje automático en tiempo real.

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Un estudio sobre sistemas complejos usando promedios de Birkhoff y dimensiones de Hausdorff.

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Los científicos están investigando métodos para detectar señales artificiales de las galaxias.

Una mirada a las superficies no orientables y sus propiedades únicas en geometría.

Un nuevo método para mejorar la optimización en sistemas inciertos usando pocas pruebas.

Un proyecto que busca simplificar el acceso a los datos del gobierno suizo en varios idiomas.

Un nuevo método para evaluar los impactos de políticas usando estrategias de tratamiento escalonadas.

Analizando cómo la aleatoriedad inicial influye en el comportamiento de la solución en la ecuación cúbica de Szegö.

Los algoritmos mejorados para la programación DC mejoran la optimización en el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes.

Una mirada a cómo los modelos MS-VAR bayesianos mejoran las predicciones económicas.

Examinando el efecto de saturación en la Regresión de Cresta Kernel y sus implicaciones para las predicciones.

Presentando puntos esperados y EPAA para evaluar las contribuciones de los jugadores en el baloncesto.

Descubre cómo LoCalPFN mejora el rendimiento de los transformadores en datos tabulares.

Un nuevo método mejora el muestreo de datos para modelos complejos con variables dependientes.

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