Statistiques

Examiner le lien entre les dynamiques sociales et la durabilité des ressources.

Examiner comment l'IA influence les juges humains dans les décisions de mise en liberté.

Méthodes pour améliorer l'estimation de localisation malgré des données biaisées et des valeurs aberrantes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans l'analyse des modèles gaussiens latents conditionnels.

Cet article présente une nouvelle approche pour sélectionner des sous-graphes significatifs dans divers domaines.

L'étude met en lumière les risques d'éclair pour les éoliennes et le rôle de l'apprentissage automatique dans les prédictions.

Une nouvelle méthode pour des mesures de surface précises en optique.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la densité mammaire et les prédictions de risque de cancer.

Examiner l'exploration et l'adaptabilité dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement.

L'apprentissage par liste permet aux ordinateurs de donner plusieurs réponses, améliorant la précision des systèmes d'IA.

Un guide pour prendre des décisions en cas d'incertitude avec des techniques de bandit à plusieurs bras.

Un nouveau cadre renforce la confiance dans les prédictions grâce à l'apprentissage et au raisonnement.

Cette étude examine comment les connaissances préalables améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Apprends comment les prévisions sélectives améliorent la précision des prévisions et la prise de décision dans divers domaines.

Voici FedFisher, un algorithme innovant pour un apprentissage fédéré efficace.

La recherche vise à estimer des graphons tout en garantissant la confidentialité des données.

Méthodes pour améliorer l'estimation de localisation malgré des données biaisées et des valeurs aberrantes.

Une méthode pour choisir les meilleures variables pour une analyse de données plus claire.

Apprends comment de nouvelles méthodes améliorent les prédictions pour les événements et résultats aléatoires.

Une comparaison des mesures de distance pour une analyse de clustering efficace.

Un regard clair sur pourquoi changer de porte est la stratégie gagnante.

Un projet pour améliorer la représentation des groupes sous-représentés dans les enquêtes en Ligurie.

Cet article parle des méthodes pour estimer les paramètres qui changent dans des systèmes dynamiques en utilisant des données en temps réel.

Présentation des points attendus et de l'EPAA pour évaluer les contributions des joueurs au basket.

Explore des techniques essentielles pour gérer efficacement de gros ensembles de données.

Méthodes pour améliorer l'estimation de localisation malgré des données biaisées et des valeurs aberrantes.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans l'analyse des modèles gaussiens latents conditionnels.

Un aperçu de comment les méthodes compactes améliorent l'ajustement des données pour de grands ensembles de données.

Une nouvelle méthode pour des mesures de surface précises en optique.

Améliorer la récupération d'infos grâce aux méthodes bayésiennes en imagerie et traitement du signal.

Présentation de résidus améliorés pour mieux analyser les ensembles de données compositionnels.

Ce travail introduit une nouvelle méthode pour estimer les processus de diffusion en utilisant des techniques de Monte Carlo multiniveau.

Examiner comment l'IA influence les juges humains dans les décisions de mise en liberté.

Explore des techniques essentielles pour gérer efficacement de gros ensembles de données.

Méthodes pour améliorer l'estimation de localisation malgré des données biaisées et des valeurs aberrantes.

Une nouvelle approche pour estimer les effets causaux dans les réseaux sociaux.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans l'analyse des modèles gaussiens latents conditionnels.

Cet article parle d'un modèle TSI mis à jour utilisant des données d'hospitalisation pour mieux gérer les maladies.

Cet article présente une nouvelle approche pour sélectionner des sous-graphes significatifs dans divers domaines.

Cet article parle d'un estimateur robuste pour gérer efficacement les données d'enquête catégoriques.

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Explorer comment les réseaux de neurones peuvent approximer des fonctionnels dans l'analyse de données.

L'apprentissage par transfert utilise des connaissances d'un domaine pour améliorer des tâches dans un autre.