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Explorer comment le bruit affecte les changements dans les comportements et les motifs d'écoulement des fluides.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de séries chronologiques grâce à une meilleure analyse des tokens.

Une étude examine comment les variables instrumentales peuvent améliorer les modèles de score de propension dans la recherche sur les médicaments.

Présentation d'un cadre pour des tests statistiques résilients contre les valeurs aberrantes et les instruments faibles dans la recherche.

Cet article analyse comment la syntaxe révèle des connexions entre les langues et l'impact de la géographie.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision de l'entraînement SVM avec de gros ensembles de données.

Un nouveau cadre pour évaluer les biais dans les estimations des effets causals.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de séries temporelles grâce à une augmentation de données efficace.

Examiner des techniques de rééchantillonnage pour de meilleures estimations et prévisions de régression.

Une nouvelle perspective sur le fonctionnement interne des réseaux de neurones.

Un aperçu de la recherche de points rationnels sur des courbes hyperelliptiques en utilisant des méthodes mathématiques avancées.

Un aperçu du comportement des diffusions et de leurs applications pratiques.

Cette approche améliore la compréhension des effets chimiques sur le comportement animal.

Apprends à classer les avis et les choix de manière juste en utilisant des principes statistiques.

Cet article examine des méthodes pour estimer l'erreur statistique dans les simulations de suivi de particules.

Explorer le comportement de groupes aléatoires à travers des propriétés de point fixe et des modèles de densité.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de régression en utilisant des matrices de covariance pour des ensembles de données complexes.

Cet article parle des algorithmes d'apprentissage en ligne pour des scénarios de données en évolution.

La recherche explore comment l'expression des gènes influence le développement des embryons d'ascidies.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour calculer les intervalles de confiance dans les tests de choc mécanique.

Un aperçu de l'importance des tests de permutation dans l'analyse de séries temporelles.

Analyser les valeurs propres et les vecteurs propres de tenseurs aléatoires complexes d'ordre trois.

Une nouvelle approche bayésienne améliore l'estimation de la taille d'échantillon dans les essais cliniques.

Examen des changements climatiques passés en utilisant les ratios d'isotopes d'oxygène dans les sédiments océaniques.

Cet article examine comment le bruit influence les méthodes de régression mélangées et déliées.

Une étude révèle comment les vagues se comportent dans des matériaux mélangés de manière inégale comme la glace de mer.

Une étude complète des variations de température quotidienne à travers l'Inde sur 72 ans.

Explorer les distributions uniformes et à petit biais bornées dans la recherche sur la pseudorandomness.

Aperçus sur la façon dont les scientifiques analysent les changements génétiques des virus.

Le modèle FAITH améliore les prédictions en séparant les tendances et les motifs saisonniers dans les données de séries temporelles.

AutoLINC automatise la conception de la fonction de perte pour mieux gérer le déséquilibre des classes dans l'apprentissage automatique.

Recherche sur comment les étoiles et les planètes se forment à travers des disques protoplanétaires et l'analyse de la lumière infrarouge.

Un nouveau cadre aide à protéger les statistiques récapitulatives sensibles pendant le partage de données.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions en générant des données dynamiquement pendant l'entraînement.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis liés à la gestion des gros changements de données.

Une nouvelle méthode améliore la comparaison des études d'observation et des essais randomisés.

Examiner comment l'incertitude sur les politiques climatiques affecte les décisions économiques et la croissance.

Une méthode pour améliorer la précision des tests d'équivalence clinique grâce à la moyenne des modèles.

Explorer le rôle de la descente de gradient dans l'optimisation stochastique et ses implications pour la taille des échantillons.

Une nouvelle méthode améliore la détection des tâches en temps réel dans l'apprentissage automatique.