Statistiques - Calculs

Un nouveau cadre pour évaluer l'efficacité des systèmes de positionnement basés sur la vision.

Les modèles de taux de guérison aident à analyser des événements dans le temps, impactant des domaines comme la médecine et les sciences sociales.

Cet article examine les MLP et les KAN dans des environnements avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions des processus gaussiens en gérant efficacement les valeurs aberrantes.

Cet article examine l'impact des générateurs de nombres aléatoires sur les simulations de Monte Carlo.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des modèles pour des prédictions plus fiables.

Une nouvelle bibliothèque améliore l’interprétation SHAP pour l’analyse de données médicales.

Présentation de l'approximation par point de grille pour gérer efficacement de gros ensembles de données.

Découvre comment le filtrage bayésien gère les observations bruyantes pour estimer les états du système.

Combiner MLMC et GDMs rend les résolutions de problèmes complexes plus efficaces.

Un aperçu de comment les coefficients de transport révèlent le comportement des systèmes sous des conditions changeantes.

Présentation de H-PID, une méthode pour un échantillonnage efficace à partir de distributions de données complexes.

Examiner l'impact du Monte Carlo séquentiel sur l'équité et la fiabilité des découpages.

Des chercheurs ont trouvé une méthode efficace pour étudier les interactions entre les espèces et les facteurs environnementaux.

Méthodes innovantes pour analyser les changements économiques malgré les défis des données.

GephiForR améliore l'analyse de réseau dans R avec des fonctionnalités de visualisation améliorées.

Cet article parle des méthodes pour résoudre les équations intégrales de Fredholm de deuxième genre.

Une nouvelle approche pour déterminer l'isomorphisme dans les tableaux orthogonaux en utilisant l'analyse de données topologiques.

Le flow de recuit propose des techniques d'échantillonnage améliorées pour des distributions complexes dans différents domaines.

Un aperçu de comment la chaleur et les fluides se mélangent en utilisant des techniques mathématiques.

Les descriptions d'anime jouent un rôle clé dans la création des communautés de fans.

Découvre comment la nature inspire des solutions d'optimisation pour les problèmes de santé publique.

Des recherches montrent des interactions cérébrales complexes dans les troubles psychotiques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'échantillonnage dans des ensembles de données complexes.

Un aperçu de comment les processus de diffusion sont analysés en utilisant l'inférence bayésienne.

Ce guide examine comment les caractéristiques des communautés influencent les taux de criminalité dans différentes zones.

Apprends comment des techniques d'échantillonnage efficaces améliorent l'analyse des données grâce à MVCE.

Découvre comment MCMC aide à échantillonner et à comprendre des données complexes.

Nouveau noyau améliore les processus gaussiens pour des prédictions de données précises.

Une nouvelle méthode perfectionne l'estimation des entrées pour les modèles de simulation en utilisant uniquement des données de sortie.

Une étude sur comment les processus gaussiens analysent et prédisent les modèles de maladie.

RandNet-Parareal accélère la résolution des équations dépendant du temps de manière efficace.

CMiNet aide les chercheurs à comprendre les interactions microbiennes complexes pour de meilleures idées en santé.

Apprends comment les chercheurs accélèrent les chaînes de Markov pour des prédictions plus précises.

Apprends comment la sélection de stabilité affine l'attention sur les variables de données importantes.

CLIQUE améliore l'analyse de l'importance des variables locales en apprentissage automatique.

Découvrez comment fdesigns améliore le design expérimental pour les scientifiques.

Utiliser l'apprentissage machine pour améliorer la précision des prédictions d'erreurs de modèles numériques.

Explorer l'importance des quantiles dans l'analyse de données.

Méthodes innovantes pour estimer des distributions stationnaires dans les équations différentielles stochastiques de McKean-Vlasov.