Un nouveau cadre améliore la prise de décision pour évaluer les traitements dans les essais cliniques.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cet article parle des méthodes basées sur les ensembles pour améliorer les prévisions océaniques malgré des données rares.
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Cet article explique comment les conceptions RD informent les effets des traitements médicaux en utilisant des scores seuils.
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Un système pour analyser les sons humains et animaliers dans de grands ensembles de données audio.
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Une méthode pour améliorer la précision des étiquettes en regroupant les tâches selon la difficulté et les compétences des travailleurs.
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Une méthode pour analyser les données sur les maladies rares sans compromettre la vie privée des patients.
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Un nouvel outil améliore le suivi des résultats de survie dans les milieux médicaux.
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HoroSVM propose une classification améliorée pour les données hiérarchiques en utilisant des horosphères.
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De nouvelles méthodes visent à améliorer l'analyse de données à haute dimension en utilisant des techniques statistiques.
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RCIG améliore la distillation des ensembles de données, rendant l'apprentissage machine plus efficace et précis.
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De nouvelles méthodes améliorent les prédictions en utilisant la régression par crête de noyau dans l'éducation et d'autres domaines.
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GFlowNet-EM améliore l'apprentissage à partir de données avec des variables cachées en utilisant des méthodes d'échantillonnage innovantes.
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Un aperçu des concepts d'apprentissage PAC et de leurs implications pratiques en apprentissage automatique.
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Explorer les améliorations des modèles de Markov cachés et leurs applications.
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De nouvelles méthodes d'échantillonnage améliorent l'efficacité et la précision des réseaux de neurones bayésiens.
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Un nouvel algorithme améliore la précision des prévisions d'épidémies grâce à une génération de données détaillées.
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Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.
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Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.
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Un nouveau cadre pour une meilleure inférence statistique dans la recherche et l'analyse.
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Des recherches montrent une nouvelle façon d'analyser les résultats de santé au fil du temps.
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Cet article examine les compromis dans les approximations factorisées utilisées dans l'inférence variationnelle.
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Les SNAMs offrent des aperçus plus clairs des prédictions en apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des données en utilisant le clustering par matrice de covariance.
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RESI simplifie le reporting des tailles d'effet dans les études de recherche.
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Présentation de techniques pour améliorer l'estimation dans des modèles autorégressifs périodiques affectés par le bruit.
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