Statistiques - Calculs

Apprends comment les méthodes de Monte Carlo améliorent les intervalles de confiance dans la recherche.

De nouvelles méthodes améliorent la simulation du mouvement brownien et des équations différentielles stochastiques.

Améliorer la performance des DNN grâce à des méthodes d'échantillonnage de données efficaces.

De nouveaux algos améliorent la vitesse et la précision de la sélection des caractéristiques dans les modèles statistiques.

Utiliser des modèles graphiques et la propagation des croyances pour étudier l'évolution des traits dans les réseaux phylogénétiques.

Une étude révèle des moyens d'améliorer la compréhension de la parole des robots par les gens.

Une étude sur les algorithmes qui s'attaquent aux défis de circulation des entiers dans les réseaux urbains.

Un modèle hybride améliore les prévisions des tendances et des interventions liées au COVID-19.

Un nouveau cadre améliore les calculs de probabilité dans des ensembles de données complexes pour différents domaines.

Une nouvelle technique génère des échantillons efficacement à partir de distributions de probabilité inconnues en utilisant des données limitées.

Un aperçu de l'optimisation par essaim de particules et ses applications dans divers domaines.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité pour résoudre des équations dépendant du temps.

Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.

Un nouveau package R pour la régression fonctionnelle semi-paramétrique et l'analyse de données.

Examine comment les modèles stochastiques aident à prédire la propagation des maladies infectieuses.

De nouvelles méthodes de normalisation améliorent les prévisions de données spatiales et l'efficacité de l'analyse.

Une méthode pour créer des échantillons de données en fonction de conditions spécifiques en utilisant des modèles de diffusion.

De nouvelles approches améliorent l'échantillonnage de données à partir de distributions complexes en statistiques et en apprentissage automatique.

Cet article propose d'utiliser l'apprentissage par renforcement pour améliorer les algorithmes MCMC adaptatifs.

Nouvelles méthodes en ligne améliorent l'analyse de données fonctionnelles pour des applications concrètes.

Un aperçu des techniques avancées pour une meilleure assimilation et un filtrage des données.

Apprends comment les samplers rehaussés améliorent l'efficacité d'échantillonnage dans les méthodes MCMC.

Un nouvel algorithme améliore l'analyse des données d'imagerie calcique en temps réel.

Une nouvelle approche en apprentissage fédéré capte les dépendances des données tout en garantissant la confidentialité.

Une nouvelle méthode estime les paramètres de l'activité neuronale en utilisant des données réelles.

On développe des méthodes pour peaufiner des modèles en utilisant des observations bruyantes et indirectes.

Ce travail améliore les méthodes d'échantillonnage pour des systèmes complexes bloqués dans certains états.

GMR propose une nouvelle façon d'étudier plusieurs facteurs et résultats dans la recherche.

Un aperçu de la manière dont les entreprises en Europe sont évaluées sur leur durabilité.

Apprends comment l'apprentissage en ligne bayésien adapte les modèles avec les données entrantes.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des données de santé complexes.

De nouveaux outils améliorent l'efficacité en utilisant une précision plus basse dans les calculs pour la recherche.

Examen des méthodes pour analyser les jets issus des collisions de particules à haute énergie.

La recherche souligne l'importance des biomarqueurs pour détecter la maladie d'Alzheimer tôt.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la comparaison de jeux de données complexes.

Un nouveau cadre améliore les tests d'hypothèses dans les modèles de régression additifs.

Un aperçu des outils clés de pipeline de données et de leurs rôles dans l'ingénierie des données.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'échantillonnage MCMC en utilisant la géométrie riemannienne.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.