Examiner comment la proximité des événements influence les croyances et les actions dans la société.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore la mesure de l'exactitude empathique dans les interactions émotionnelles.
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Mathpop propose une meilleure façon de compter les amas d'étoiles dans les galaxies ultra-diffuses.
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Une nouvelle base de données et une technique améliorent le suivi des drones sans étiquetage manuel.
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L'algorithme Domino améliore les prévisions d'électricité en s'attaquant aux problèmes de manque de données.
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Des découvertes récentes remettent en question la règle des 30 observations dans les études de régression.
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Cette étude examine comment l'apprentissage automatique peut améliorer les prévisions de pluie en Afrique de l'Est.
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Une nouvelle méthode améliore le comptage des sources dans des environnements de signal complexes.
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Évaluer la qualité des notes générées par l'IA pour améliorer la documentation médicale.
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Une méthode pour détecter les changements de bord dans les réseaux d'infrastructure malgré des données bruyantes.
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Un aperçu des méthodes pour identifier de nouvelles particules potentielles en physique des particules.
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Une nouvelle méthode pour estimer les sources d'aérosols volcaniques et leurs effets sur le climat.
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Un nouveau modèle améliore l'estimation des effets du traitement dans des scénarios complexes.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de la surveillance de la qualité de l'eau en détectant les anomalies des capteurs.
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La régression XBX offre une méthode flexible pour analyser efficacement des données contraintes.
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Analyse des VE, HP et panneaux solaires sur la consommation d'électricité en Flandre.
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Évaluer la performance de l'IA en utilisant l'analyse de survie pour sa fiabilité face aux défis.
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Une nouvelle approche des changements progressifs dans les réseaux financiers améliore les stratégies d'investissement.
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Examiner comment une éruption volcanique a influencé les modèles climatiques dans le monde entier.
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Explore comment les nouvelles méthodes d'imagerie changent la recherche et le traitement du cancer.
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Un regard sur le report précis des morts liées à la guerre et leurs implications.
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La recherche utilise des techniques de réduction de dimensions pour analyser les données de spectres stellaires à haute résolution.
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Un nouveau cadre analyse la résilience agricole face au changement climatique dans plusieurs pays à faible revenu.
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Les données de température sont super importantes pour estimer les intervalles post-mortem dans les enquêtes sur les décès.
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Examiner la sensibilisation au changement climatique dans différents pays et ses implications pour les politiques publiques.
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BMRMM aide les chercheurs à analyser des séquences complexes influencées par le temps et divers facteurs.
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Des modèles innovants améliorent la compréhension de la distribution des espèces dans les ruisseaux et les rivières.
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Une nouvelle approche pour corriger les erreurs de mesure en utilisant l'apprentissage automatique.
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Examiner comment les membres du Congrès se connectent sur Twitter et l'impact sur le leadership.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de décès par tranche d'âge.
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Une étude révèle des infos sur la sécurité routière grâce à des quasi-accidents à San Antonio.
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CVTMLE combine TMLE et la validation croisée pour des estimations causales fiables dans la recherche.
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Une nouvelle façon de comprendre la criminalité dans les villes en utilisant les lieux et les repères.
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Des recherches montrent un biais contre les conducteurs hispaniques lors des contrôles de police.
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Un nouveau modèle améliore l'analyse des ensembles de données longitudinales avec plusieurs covariables.
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Examiner comment les relations commerciales internationales se sont adaptées pendant la pandémie de COVID-19.
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Ce document parle des méthodes pour réduire le biais dans les études d'observation avec des traitements continus.
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Découvrez comment la réconciliation des prévisions améliore la précision des prédictions à partir de différentes sources de données.
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Une nouvelle bibliothèque améliore l’interprétation SHAP pour l’analyse de données médicales.
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Une étude utilisant des réseaux complexes et de l'apprentissage automatique pour prévoir les résultats des matchs de foot.
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