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Explorando métodos para lograr equidad en sistemas de clasificación sin sacrificar rendimiento.

Explorando cómo el ruido afecta los cambios en el comportamiento y los patrones del flujo de fluidos.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las predicciones de series temporales a través de un mejor análisis de tokens.

Un estudio examina cómo las variables instrumentales pueden mejorar los modelos de puntaje de propensión en la investigación de medicamentos.

Presentando un marco para pruebas estadísticas resistentes contra valores atípicos y herramientas débiles en la investigación.

Este artículo analiza cómo la sintaxis revela conexiones entre lenguas y el impacto de la geografía.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión del entrenamiento de SVM con grandes conjuntos de datos.

Un nuevo marco para evaluar sesgos en las estimaciones de efectos causales.

Un nuevo método mejora la predicción de series temporales a través de una efectiva augmentación de datos.

Examinando técnicas de remuestreo para mejorar las estimaciones y predicciones de regresión.

Una nueva perspectiva sobre cómo funcionan las redes neuronales.

Una mirada a la búsqueda de puntos racionales en curvas hiperbólicas usando métodos matemáticos avanzados.

Una mirada al comportamiento de las difusiones y sus aplicaciones prácticas.

Este enfoque mejora la comprensión de los efectos químicos en el comportamiento de los animales.

Aprende a clasificar opiniones y elecciones de manera justa usando principios estadísticos.

Este artículo examina métodos para estimar el error estadístico en simulaciones de trazado de partículas.

Explorando el comportamiento de grupos aleatorios a través de propiedades de punto fijo y modelos de densidad.

Nuevos métodos mejoran el análisis de regresión usando matrices de covarianza para conjuntos de datos complejos.

Este artículo habla sobre algoritmos de aprendizaje en línea para escenarios de datos en evolución.

La investigación explora cómo la expresión génica influye en el desarrollo de los embriones de ascidias.

Una mirada a nuevos métodos para calcular intervalos de confianza en pruebas de choque mecánico.

Una mirada a la importancia de las pruebas de permutación en el análisis de series temporales.

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.

Este artículo examina cómo el ruido influye en los métodos de regresión mezclados y no vinculados.

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.

Perspectivas sobre cómo los científicos analizan los cambios genéticos de los virus.

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

AutoLINC automatiza el diseño de funciones de pérdida para manejar mejor el desbalance de clases en el aprendizaje automático.

Investigando cómo se forman las estrellas y los planetas a través de discos protoplanetarios y el análisis de luz infrarroja.

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.