Statistiques - Applications

Les règles de score appropriées améliorent l'évaluation des prévisions probabilistes dans différents domaines.

Un aperçu de l'identification des motifs de colocation régionale et de la minimisation des fausses découvertes.

La méthode FLAP améliore les prévisions en utilisant les données existantes d'une nouvelle manière.

Un cadre pour mieux estimer les effets du traitement dans des expériences randomisées par paires.

Une nouvelle méthode accélère considérablement l'échantillonnage à partir de processus de Lévy non gaussiens.

Apprends des stratégies pour améliorer tes pratiques de test A/B pour prendre de meilleures décisions pour ton business.

Un guide pour différencier les effets naturels des analogues d'interventions randomisées.

Méthodes efficaces pour quantifier le retrait de CO2 en utilisant des techniques d'altération améliorée des roches.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de précipitations pour de meilleures prises de décision.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la prédiction des températures des lacs pour la gestion environnementale.

Un aperçu des techniques pour transformer des images 2D en modèles 3D.

Un nouveau cadre améliore les techniques de capture-recapture pour de meilleures estimations de population.

Explorer comment différents ratios de randomisation peuvent améliorer les résultats des essais de survie.

Une nouvelle approche améliore la précision des estimations de données sur l'emploi.

DCZNMaker simplifie la prise de décision complexe en utilisant l'analyse d'utilité multi-attributs.

Un cadre pour améliorer la précision dans l'extraction de trajectoires de navires en utilisant la technologie AIS.

Un modèle climatique plus simple aide à prévoir les scénarios de température futurs en fonction des émissions.

Une nouvelle méthode en une étape pour détecter avec précision les repères de la racine aortique dans l'imagerie médicale.

Une nouvelle approche de modélisation améliore la compréhension des réseaux biologiques complexes.

Méthodes améliorées pour analyser les motifs et tendances des données continues.

Un défi pour prédire les décès dans les conflits armés en mettant l'accent sur l'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des tests de composés dans la découverte de médicaments.

Explore comment les données circulaires influencent l'analyse des migrations des oiseaux et les efforts de conservation.

Les scientifiques analysent des images du cerveau pour étudier des maladies cognitives comme Alzheimer.

Explorer les effets de la régulation de l'IA et l'interdiction de ChatGPT en Italie.

CausalRegNet améliore l'apprentissage des structures causales grâce à une génération de données réalistes.

Analyser les sons d'un enfant révèle des étapes cruciales de la croissance du langage.

Enquête sur comment les traitements influencent les résultats révèle des complexités dans les mécanismes causaux.

Examiner les facteurs qui contribuent à l'épidémie d'opioïdes et son impact sur les communautés.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements climatiques rares.

Amélioration de la détection des pannes et du diagnostic dans les réacteurs nucléaires grâce aux techniques d'apprentissage profond.

Une étude comparant l'efficacité des DPP4 et des Sulfonylurées dans le traitement du diabète de type 2.

Une nouvelle méthode pour un clustering de données efficace, mélangeant les techniques k-means et spectrales.

SIA simplifie l'analyse psychométrique pour les éducateurs et les chercheurs.

Cet article passe en revue des méthodes d'apprentissage profond pour améliorer les prévisions de vitesse du vent.

Une nouvelle approche pour étudier la polarisation du CMB et les ondes gravitationnelles en utilisant des réseaux de neurones.

Un guide pour créer des portefeuilles à faible volatilité en utilisant des méthodes statistiques.

Une étude présente une méthode pour estimer la propagation des maladies afin d'améliorer les réponses en santé publique.

Une méthode pour des estimations de population précises à un niveau granulaire.

Présentation d'une méthode bayésienne pour inférer des états cachés dans des systèmes complexes.