Statistiques

Une étude sur les difficultés d'écriture chez les enfants et comment la technologie aide au diagnostic.

Cette étude évalue comment de légers changements influencent les réponses des modèles de langage.

Ce document traite du besoin de justice dans les systèmes d'IA.

Une méthode pour identifier de manière stable et fiable des communautés dans des réseaux.

Analyser l'impact des modèles en temps réel pendant la pandémie de COVID-19.

Les activités humaines perturbent le comportement des narvals à cause du bruit qui augmente dans leur habitat.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la prédiction d'événements extrêmes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des variantes génétiques liées à la maladie d'Alzheimer.

Une méthode pour améliorer comment les modèles de machine learning gèrent les nouvelles données.

Une nouvelle méthode pour identifier avec confiance les choix optimaux à partir de données bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent la distribution des ressources grâce au hasard et à la flexibilité.

Un nouveau cadre fusionne l'apprentissage profond avec des statistiques semi-paramétriques pour une meilleure analyse de données.

Examen des dépendances et des effets moyens pour améliorer la précision du modélisation.

Un aperçu de l'évaluation fiable des probabilités dans les systèmes d'apprentissage automatique.

Un aperçu de la façon dont les RNN interprètent les demandes des utilisateurs et améliorent la détection d'intentions.

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Une étude sur comment l'info circule à travers les réseaux sociaux avec des structures communautaires.

Examiner comment les scatterers affectent la qualité du signal sans fil dans différents environnements.

Apprends comment le mouvement influence les signaux de communication sans fil et leur fiabilité.

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De nouvelles méthodes de prévision améliorent la précision des prévisions de demande et la gestion des stocks.

Un guide pour bien formatte les soumissions académiques avec elsarticle.cls.

Un aperçu du processus d'Ornstein-Uhlenbeck et de ses applications dans le monde réel.

De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de la valeur à partir des données de chaînes de Markov.

Des chercheurs présentent une nouvelle méthode pour identifier les tendances dans les données psychologiques au fil du temps.

De nouvelles méthodes accélèrent l'analyse des interactions entre espèces en utilisant des données écologiques.

Examiner l'impact de la suppression de données sur les conclusions de l'analyse MCMC.

Explore l'importance du taux d'acceptation dans l'algorithme de Metropolis pour l'échantillonnage.

Une nouvelle approche pour quantifier les risques dans des systèmes avec des paramètres incertains en utilisant des mélanges gaussiens.

Un aperçu de l'utilisation de modèles statistiques pour évaluer la performance des athlètes.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des distributions de points dans différents domaines.

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Des recherches montrent que de nouveaux marqueurs sanguins améliorent les prévisions de survie pour le cancer de la prostate métastatique.

Utiliser la complétion de matrices pour améliorer la précision des données de séries temporelles.

De nouvelles techniques utilisant la distribution de la famille gamma améliorent la confidentialité dans des ensembles de données sensibles.

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Apprends à gérer efficacement les réglages d'expériences A/B pour des résultats fiables.

Apprends comment l'analyse continue influence les résultats des tests A/B et la prise de décision.

Un aperçu de l'importance et des techniques pour analyser des données directionnelles.

Une plongée dans les méthodes pour estimer des opérateurs de covariance bandés et clairsemés.

Une nouvelle méthode pour identifier avec confiance les choix optimaux à partir de données bruyantes.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse statistique des données de séries temporelles non stationnaires.

Explorer comment la corrélation des prix des actions varie pendant la journée de trading.

De nouvelles idées sur les modèles de diffusion améliorent leur efficacité et leur adaptabilité dans la génération de données.

Un aperçu de l'algorithme UCB et de sa stabilité dans la collecte de données.

Présentation d'un test robuste pour évaluer des modèles elliptiques dans des ensembles de données hautement dimensionnels.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la complétion de tenseurs avec moins d'échantillons.