Statistiques

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.

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

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

Un aperçu de l'impact des deuxièmes et troisièmes vagues de COVID-19 en Pologne.

Des méthodes innovantes prennent en compte les interactions au sein des ménages pour des stratégies de traitement personnalisées.

Un regard de plus près sur les méthodes de cartographie de la pauvreté et leur impact sur les politiques.

Explorer le rôle des modèles ordinals pour interpréter les données d'enquête en médecine.

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.

Une étude sur l'efficacité des estimateurs d'information mutuelle dans différents scénarios de données.

Découvre comment la maintenance prédictive améliore l'efficacité des machines et réduit les coûts.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour aborder des défis de prise de décision complexes.

Un nouveau cadre améliore l'échantillonnage des événements extrêmes en utilisant l'apprentissage automatique et des méthodes traditionnelles.

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

Un cadre pour évaluer la robustesse des réseaux de neurones bayésiens face aux attaques adversariales.

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.

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.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité et la précision dans la conception expérimentale en utilisant des méthodes bayésiennes.

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.

Une méthode pour améliorer l'analyse des données en sciences sociales.

Une nouvelle méthode améliore la découverte causale en s'attaquant à l'hétéroscédasticité dans l'analyse des données.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la combinaison des résultats d'essais cliniques.

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

Une nouvelle méthode pour comparer comment les caractéristiques influencent les résultats dans l'analyse de données.

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

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.

Un aperçu de la mesure des données à travers différents espaces métriques.

Un guide pour estimer efficacement les densités de mélanges gaussiens.

Cet article explore le lien entre les distributions lognormales et l'analyse de l'information mutuelle.