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Este estudio introduce márgenes restringidos para mejorar las predicciones de generalización en DNNs.

Un enfoque nuevo para manejar datos incompletos en estudios de salud e ingeniería.

Explorando la importancia de los valores centrales en las L-funciones y su relación con los números primos.

Métodos innovadores mejoran la planificación de ensayos aleatorios por clusters.

Una mirada a los modelos autorregresivos periódicos y sus aplicaciones en datos ruidosos.

Una nueva perspectiva sobre cómo el contexto afecta los resultados de las mediciones usando paquetes.

Este artículo habla de un nuevo marco para la estimación eficiente de parámetros usando mapas de transporte.

Una mirada a usar métodos espectrales para mejorar la estimación de parámetros en datos estructurados.

Una mirada a cómo los rankings de Kemeny combinan preferencias de manera eficiente.

Un método para estudiar cómo los animales eligen sus caminos y hábitats.

Una nueva técnica mejora las verificaciones de seguridad en sistemas aleatorios como robots y vehículos.

Presentando un marco para el análisis de sensibilidad en estudios con múltiples niveles de tratamiento.

Aprende cómo SBBD mejora la estimación en grafos bipartitos completos.

Un método para encontrar estructuras ocultas en grupos de permutación usando funciones invariantes.

Este artículo presenta un método para evaluar los efectos del tratamiento, teniendo en cuenta las interacciones entre los participantes.

Una guía para aplicar Escalado Óptimo con GLMs para análisis de datos complejos.

Los cambios en la distribución afectan la capacidad de replicar los resultados de estudios en diferentes poblaciones.

Explorando cómo la aleatoriedad puede influir en el éxito en juegos y tareas cuánticas.

Este trabajo habla sobre la generación de datos sintéticos usando privacidad diferencial para estudios económicos.

Un nuevo marco asegura que las respuestas de datos sintéticos sean confiables para la investigación.

Aprende sobre técnicas importantes para verificar los resultados de la computación cuántica.

Un enfoque nuevo para evaluar los impactos de la sequía en el cultivo de arroz en Sri Lanka.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en simulaciones y modelados de física complejos.

Explorando cómo el ruido influye en las redes de osciladores y su comportamiento bajo perturbaciones.

El emparejamiento estadístico ayuda a comparar grupos en estudios de tratamiento de manera efectiva.

Un estudio que compara modelos generativos y métodos tradicionales en muestreo de datos.

Este artículo presenta un marco para mejorar el análisis de sensibilidad de estimandos lineales.

La investigación de la misión MMS revela información clave sobre las fluctuaciones magnéticas.

Este estudio mejora las tasas de convergencia en el CLT de Selberg asumiendo la hipótesis de Riemann.

Un estudio revela cómo los visuales impactan la precisión en la comparación de datos.

Explorando la importancia del movimiento browniano en varios campos, especialmente en finanzas.

DenMune identifica efectivamente clusters complejos mientras simplifica la experiencia del usuario.

Nuevas ideas sobre las interacciones celulares revelan cambios durante el cáncer colorrectal.

Un nuevo método mejora la asignación de participantes en experimentos basado en datos iniciales.

Este artículo cuestiona la validez de las pruebas de efecto total en el análisis de mediación.

Este artículo presenta nuevos hallazgos en pruebas de equivalencia usando muestreo condicional.

Este artículo examina cómo las mutaciones afectan el crecimiento y el comportamiento de los tumores.

Explorando cómo la matrícula estudiantil afecta las comparaciones educativas entre países.

Un método para estimar parámetros sin sesgo en procesos de difusión parcialmente observados.

Un método para clasificar variedades proyectivas irreducibles sin estructuras toricas.