Statistiques

Une méthode pour détecter la surchauffe des moteurs marins dans des conditions changeantes.

Des chercheurs améliorent les tests de fiabilité des dispositifs à usage unique en utilisant des méthodes statistiques innovantes.

Une étude sur des méthodes avancées pour évaluer les contributions des joueurs de basket.

Une analyse détaillée des tendances de performance du cricket ODI sur 36 ans.

Une étude présente un modèle pour estimer la propagation du COVID-19 dans les régions.

Des chercheurs utilisent le machine learning pour améliorer la détection des ondes solitaires internes dans les données océaniques.

Examiner le fossé entre les élites et les masses dans les discussions politiques en ligne.

Utiliser des données d'expression génique pour prédire les impacts chimiques sur la santé et l'environnement.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision grâce à l'analyse des données historiques.

Un nouveau modèle améliore la confidentialité des données tout en renforçant la précision de l'apprentissage machine.

Cette étude examine comment l'initialisation affecte le finetuning des modèles préentraînés en utilisant LoRA.

Un aperçu des méthodes efficaces pour le déplacement des ressources dans différents domaines.

Apprends comment la sélection aléatoire de graines influence la performance et la fiabilité des modèles d'IA.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de poids des arêtes en utilisant des Réseaux de Neurones Graphiques.

Une méthode pour détecter la surchauffe des moteurs marins dans des conditions changeantes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage multi-tâches en agrégeant les cibles et les caractéristiques.

Cette recherche développe des méthodes pour une allocation équitable des ressources malgré des retours d'utilisateur limités.

Un aperçu de comment le cadre des estimands améliore l'analyse des essais cliniques.

Une nouvelle façon de comprendre les connexions humaines complexes grâce à l'analyse floue des réseaux sociaux.

Une étude sur comment le Park-and-Ride peut réduire la congestion et les émissions.

L'infos a un gros impact sur la prise de décisions dans plein de domaines.

La loi de Benford montre des motifs bizarres dans les premiers chiffres de différents ensembles de données.

Une méthode pour une analyse de signal détaillée dans le temps et la fréquence.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'univers grâce aux données de lentille gravitationnelle faible.

Un aperçu des outils clés de pipeline de données et de leurs rôles dans l'ingénierie des données.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'échantillonnage MCMC en utilisant la géométrie riemannienne.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Une nouvelle méthode combine MCMC diviser pour régner avec des modèles de diffusion pour un meilleur échantillonnage.

Cet article parle des méthodes pour échantillonner des données complexes et de haute dimension de manière plus efficace.

Une nouvelle approche pour comprendre les interactions boursières pendant les changements de marché.

Les méthodes bayésiennes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision grâce à l'analyse des données historiques.

Une nouvelle méthode sélectionne des variables clés pour améliorer les prévisions de séries chronologiques.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité de l'échantillonnage MCMC en utilisant la géométrie riemannienne.

Des chercheurs améliorent les tests de fiabilité des dispositifs à usage unique en utilisant des méthodes statistiques innovantes.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Un aperçu de deux approches clés en science des données et de leurs forces uniques.

Aperçu des méthodes d'inférence par randomisation et de leurs applications en recherche.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

De nouveaux algorithmes améliorent l'échantillonnage à partir de distributions connues et inconnues pour des applications pratiques.

Cet article parle de méthodes innovantes pour améliorer l'analyse statistique des données groupées.

Explore les estimateurs clés pour la régression linéaire et leur impact sur les prédictions.

Explorer comment les techniques d'apprentissage automatique aident à résoudre des problèmes inverses dans différents domaines.

Un aperçu concis des modèles de régression par facteur et de leurs applications.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Un aperçu de comment les expériences randomisées révèlent des relations de cause à effet dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des paramètres dans les modèles de verre de spin.