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Un nuevo método mejora la fiabilidad de los datos en las pruebas A/B.

INK ofrece un método confiable para identificar muestras fuera de distribución en aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre la importancia de corregir el sesgo en la presentación de resultados en la investigación clínica.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo en análisis estadístico.

Mejorando las predicciones de supervivencia en medicina con nuevos métodos estadísticos.

Un enfoque nuevo para analizar la dinámica caótica en flujos turbulentos.

Examinando la codificación de datos en el aprendizaje automático cuántico y su impacto en el rendimiento.

Nuevo método simplifica el análisis de datos complejos en modelos lineales generalizados.

Evaluando los obstáculos que enfrentan las organizaciones al aplicar privacidad diferencial en datos de encuestas.

Combinar los resultados de los estudios permite conclusiones más claras a través del análisis del valor p.

Dos nuevos enfoques mejoran la precisión de la predicción de razas en evaluaciones sensibles.

Nuevas estrategias para mejorar la detección de valores atípicos están transformando los métodos de análisis de datos.

Un nuevo método para comparar conjuntos de datos en la investigación médica y más allá.

Investigadores evalúan los riesgos de identificar a personas a partir de datos compartidos para mejorar la privacidad.

Explorando el impacto y análisis de eventos raros en varios sistemas complejos.

La investigación identifica genes relacionados con la supervivencia del cáncer de mama usando técnicas estadísticas mejoradas.

Nuevos algoritmos ayudan a proteger los datos de los participantes mientras se estiman los efectos del tratamiento.

Nuevos métodos mejoran la identificación de subgrupos para tratamientos médicos más específicos.

Un nuevo índice ayuda a los investigadores a estudiar el comportamiento animal de manera más precisa.

Un nuevo enfoque mejora las estimaciones de mortalidad neonatal en áreas con datos limitados.

Este artículo examina sistemas de tiempo discreto y sus comportamientos complejos a través de modelos simplificados.

Una visión general de estrategias para enfrentar incertidumbres en la programación de proyectos.

Los científicos usan cucharas para mejorar la identificación de genes variables en muestras de tejido.

Este artículo aborda el sesgo en modelos gráficos y propone un método para un análisis justo.

Un enfoque nuevo mejora las predicciones de la propagación de enfermedades al incluir aleatoriedad.

Descubre cómo la aleatoriedad influye en el estudio de los números primos y las funciones de Rademacher.

Combinando modelado generativo y regresión cuantílica para una generación de datos efectiva.

Explora el índice Sombor y su relevancia en la teoría de grafos y la química.

Métodos innovadores protegen la privacidad del paciente mientras avanzan la colaboración en la investigación médica.

Una mirada a la dimensión efectiva y su impacto en el entrenamiento de modelos.

Examinando cómo las muestras difíciles afectan el rendimiento del modelo y la fiabilidad de la precisión de las pruebas.

Una mirada a cómo la actividad estelar afecta la búsqueda de exoplanetas.

Una visión general concisa de los sistemas ergódicos y sus implicaciones en matemáticas.

Un método para evaluar qué estados pueden alcanzar los sistemas estocásticos con el tiempo.

Mejorando la precisión del modelo de Naive Bayes usando proyecciones de datos óptimas.

Un nuevo enfoque para muestreo mejora los esfuerzos de recolección de datos.

Combinando modelos de física y aprendizaje profundo para mejorar predicciones y manejar la incertidumbre.

Nuevos métodos mejoran la detección de ondas gravitacionales débiles de estrellas de neutrones.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las funciones de influencia en modelos grandes.

Un estudio sobre cómo las fluctuaciones térmicas afectan la dinámica de fluidos en condiciones turbulentas.