Statistiques

Une méthode pour analyser les données sur les maladies rares sans compromettre la vie privée des patients.

Un nouvel outil améliore le suivi des résultats de survie dans les milieux médicaux.

Examiner le mouvement des chercheurs et son impact sur l'innovation.

Cette étude révèle de nouvelles pistes sur les facteurs qui influencent l'activité physique chez les Américains.

Explore des stratégies efficaces pour gérer les vulnérabilités et les risques cyber dans les organisations.

La recherche se concentre sur la modélisation de la diffusion du xénon dans le dioxyde d'uranium pour améliorer les performances des réacteurs.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision des autopsies verbales.

Un nouveau modèle aide à prévoir les niveaux d'hémoglobine après la sortie de l'ICU.

Analyser les stratégies de prise de décision dans des scénarios avec peu de retours.

Une méthode pour analyser les données sur les maladies rares sans compromettre la vie privée des patients.

Un guide pour comprendre la détection de points de changement et ses applications.

Apprends comment les ensembles de prédiction aident à gérer l'incertitude dans des environnements en changement.

Une nouvelle méthode améliore la détection des anomalies dans des environnements de données changeants.

Explorer l'utilisation des ARNN dans la compréhension des systèmes physiques et des interactions entre particules.

De nouveaux réseaux de neurones s'attaquent à des données complexes en utilisant des techniques avancées de variétés.

Examen des vulnérabilités des modèles d'apprentissage automatique accessibles via des API.

De nouvelles méthodes d'échantillonnage améliorent l'efficacité et la précision des réseaux de neurones bayésiens.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Un nouvel algorithme améliore la précision des prévisions d'épidémies grâce à une génération de données détaillées.

Une discussion sur la fusion des approches statistiques pour améliorer l'analyse des données.

Une approche جديدة révèle des variations individuelles dans les effets du traitement du programme.

Méthodes pour calculer précisément les moyennes et les variances malgré des points de données manquants.

Une méthode pour prédire des résultats spécifiques en utilisant des données passées pertinentes.

Un nouveau cadre pour une meilleure inférence statistique dans la recherche et l'analyse.

Cet article examine les compromis dans les approximations factorisées utilisées dans l'inférence variationnelle.

Les SNAMs offrent des aperçus plus clairs des prédictions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la classification des données en utilisant le clustering par matrice de covariance.

Apprends des concepts clés sur l'optimisation et l'échantillonnage pour prendre de meilleures décisions.

Découvrez des méthodes innovantes pour analyser des données longitudinales avec le package lqmix R.

RESI simplifie le reporting des tailles d'effet dans les études de recherche.

Une approche ciblée pour améliorer la précision de l'inférence variationnelle.

Cette étude met en avant des méthodes pour analyser les signaux cérébraux en utilisant des matrices de covariance.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de l'impact des expositions chimiques mixtes sur la santé.

Une méthode pour analyser les données sur les maladies rares sans compromettre la vie privée des patients.

Un nouvel outil améliore le suivi des résultats de survie dans les milieux médicaux.

Cette étude révèle de nouvelles pistes sur les facteurs qui influencent l'activité physique chez les Américains.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la corrélation dans les études cérébrales malgré les problèmes de bruit.

Apprends comment les ensembles de prédiction aident à gérer l'incertitude dans des environnements en changement.

Explore des stratégies efficaces pour gérer les vulnérabilités et les risques cyber dans les organisations.

De nouveaux réseaux de neurones s'attaquent à des données complexes en utilisant des techniques avancées de variétés.

Une nouvelle méthode combine des tenseurs et de l'interpolation pour une meilleure identification de système.

Apprends comment les ensembles de prédiction aident à gérer l'incertitude dans des environnements en changement.

Ce papier introduit la sparsité de cardinalité pour améliorer la représentation des données et le calcul.

Une nouvelle méthode améliore le test d'uniformité pour les distributions de données de haute dimension.

Un aperçu des GLM et leur relation avec les mélanges gaussiens.

Cette recherche examine comment les mélanges gaussiens peuvent améliorer les techniques de modélisation des données.

Cet article met en avant le rôle des noyaux non-séparables dans les processus gaussiens.

iPCA propose une méthode fiable pour analyser les relations dans des données groupées.