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Nuevos métodos para la colaboración que respeta la privacidad en el aprendizaje federado vertical.

Este artículo presenta un método para mejorar el manejo de datos faltantes.

Un nuevo método mejora la privacidad de los datos para el análisis de datos discretos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y fiabilidad de los ensayos clínicos.

Mejorando la representatividad del sorteo en los procesos democráticos a través de nuevos métodos.

Un nuevo método mejora la calidad de las soluciones en desafíos de imagen médica.

Presentamos un nuevo enfoque para muestreo eficiente de distribuciones complejas.

Un nuevo método mejora la precisión del cálculo de evidencia bayesiana en cosmología.

Nuevo método mejora el aprendizaje federado mientras protege la privacidad del usuario.

El estudio examina métodos para probar cambios en modelos de factores usando autovalores y autovectores.

Un nuevo método mejora la estimación de factores débiles y fuertes en los datos.

Mejorando la precisión de las predicciones a través de métodos innovadores de agregación de pérdidas.

Un nuevo método para hacer mejores predicciones económicas usando factores latentes y técnicas de kernel.

Entendiendo los impactos del tratamiento teniendo en cuenta la interferencia de la red.

Una visión general de las técnicas SVM para manejar el desbalance de clases en el aprendizaje automático.

Este artículo trata sobre las dificultades para evaluar los métodos de descubrimiento causal bayesiano.

Un método para mejorar el análisis de datos distribuidos y de alta dimensión en varios campos.

Un nuevo método crea intervalos de predicción confiables usando datos diversos y asegurando la privacidad.

Este artículo presenta un enfoque novedoso para predecir datos de series temporales en finanzas.

Un nuevo marco mejora los cálculos de probabilidad en conjuntos de datos complejos para varios campos.

Un nuevo método MCMC mejora la eficiencia en el análisis de datos complejos.

Nuevos protocolos reducen la complejidad de las muestras para estados cuánticos mixtos.

Una mirada clara a los diseños de shift-share y su papel en los estudios económicos.

Este estudio investiga los límites de precisión y robustez en modelos de aprendizaje automático.

Presentamos Rutas de Difusión para una detección OOD eficiente usando un solo modelo.

Un nuevo método para verificar la suposición de tendencia común en estudios de efecto del tratamiento.

Un nuevo paquete de R para regresión semiparamétrica funcional y análisis de datos.

Examinando cómo los modelos estocásticos ayudan a predecir la propagación de enfermedades infecciosas.

Un estudio sobre métodos para datos sintéticos seguros que mantengan la privacidad y utilidad.

Presentando la estimación de verosimilitud penalizada por autofagia para abordar el sesgo en los modelos de IA.

MultiSuSiE mejora la identificación de variantes genéticas en diversas poblaciones.

Un nuevo método enfrenta los desafíos de datos duplicados en modelos de procesos de puntos espaciales.

Una mirada al papel de los datos no probabilísticos en los métodos estadísticos modernos.

Una exploración de la estabilidad algorítmica y las limitaciones en las pruebas.

Nuevos métodos para certificar la anticoncentración en distribuciones de datos mejoran las aplicaciones de aprendizaje automático.

Una mirada al muestreo de importancia anidado diferenciable y sus beneficios en el aprendizaje automático.

Una mirada a cómo los métodos de cuasi-Monte Carlo aleatorios estiman integrales bajo varias condiciones.

Este estudio explora cómo los maestros influyen en las creencias y prácticas de otros.

Nuevos métodos mejoran la precisión y la equidad en los resultados de salud.