Statistiques

Une étude met en avant le rôle des microbes du sol dans la prédiction de la santé et de la productivité des plantes.

Une nouvelle méthode vise à améliorer les évaluations par les pairs en collectant les auto-évaluations des auteurs.

Un guide pour une analyse efficace des conceptions en escalier dans la recherche en santé publique.

Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent les insights des données dans différents domaines.

Examiner comment les changements de niveau de la mer affectent les côtes et les écosystèmes.

Une approche simplifiée qui change la façon dont les ingénieurs estiment les impacts des vagues sur les structures offshore.

Une nouvelle méthode améliore la précision des données de santé dans les petites régions avec peu d'infos.

Une nouvelle méthode améliore l'expérience utilisateur dans les interfaces cerveau-ordinateur.

Découvre des moyens de rendre les méthodes d'apprentissage par renforcement plus rapides et plus efficaces.

Un cadre pour évaluer et améliorer la qualité des données pour de meilleures performances des modèles.

Une étude met en avant le rôle des microbes du sol dans la prédiction de la santé et de la productivité des plantes.

Explore comment la douceur influence la performance du modèle sur des données non vues.

AdaStop améliore la fiabilité et l'efficacité des tests d'algorithmes de Deep RL.

Un aperçu de l'importance de l'interprétabilité dans les réseaux de neurones profonds.

Cette étude utilise l'apprentissage profond pour reconnaître les gestes de la main avec des signaux musculaires.

De nouvelles méthodes améliorent le traitement des données de haute dimension en apprentissage automatique.

Explorer comment les systèmes biologiques traitent l'information grâce à l'inférence bayésienne.

Un aperçu de comment les brevets stimulent la croissance de la biotech au Royaume-Uni.

Examen de l'industrie minière du Pérou à travers l'analyse de données et les prévisions futures.

Un coup d'œil sur la règle de Haldane et son impact sur les prédictions.

Un modèle amélioré pour analyser les connexions dans des réseaux bipartites.

Combiner des classificateurs neuronaux avec la simulation de Monte Carlo améliore les méthodes d'analyse de données.

Une étude sur l'identification des facteurs qui influencent les taux de fertilité dans différents pays.

Découvrez comment l'automatisation peut simplifier la notation des devoirs ouverts pour les enseignants.

Les chercheurs utilisent la g-computation ICE pour des résultats de santé plus fiables.

Une approche moderne pour améliorer l'analyse des données spatiales en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des variables dans les modèles d'analyse de survie.

Une nouvelle technique améliore l'inférence pour les modèles gaussiens latents avec des données complexes.

Cet article parle de la méthode de sampling Restart dans les modèles génératifs.

Apprends à choisir des modèles prédictifs de manière efficace en utilisant l'inférence bayésienne.

Explorer le rôle du PDMP et du couplage pour améliorer les méthodes d'échantillonnage statistique.

Une nouvelle méthode pour échantillonner des distributions complexes en imagerie.

SpreadDetect suit à la trace les changements au fil du temps dans des ensembles de données complexes.

Les chercheurs utilisent la g-computation ICE pour des résultats de santé plus fiables.

Une nouvelle méthode améliore le test des composants de variance dans les modèles à effets mixtes.

Les organisations peuvent mieux protéger la vie privée tout en garantissant l'utilité des données grâce à un cadre structuré.

Un guide pour une analyse efficace des conceptions en escalier dans la recherche en santé publique.

Découvre comment les méthodes bayésiennes améliorent les insights des données dans différents domaines.

Cet article examine comment les agents s'influencent mutuellement dans les décisions de santé publique.

Une nouvelle méthode pour étudier des résultats de traitement rares mais graves.

Un aperçu des méthodes avancées pour comprendre des ensembles de données complexes.

Explore comment la douceur influence la performance du modèle sur des données non vues.

Explorer le rôle de l'indice R'enyi dans l'évaluation de la diversité des réseaux.

Les GNNs de haut ordre améliorent l'apprentissage à partir de données graphiques complexes en utilisant des P-tensors.

Une nouvelle approche pour estimer les effets du traitement malgré les données manquantes.

Une nouvelle approche utilise des mesures pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique et relever des défis du monde réel.

Une nouvelle façon de comprendre l'erreur de généralisation dans les algorithmes de machine learning.

Une étude sur comment des performances de natation extrêmes peuvent prédire des records futurs.