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Nouvelles méthodes pour la collaboration préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré vertical.

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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données pour l'analyse de données discrètes.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la fiabilité des essais cliniques.

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Une nouvelle méthode améliore la qualité des solutions dans les défis d'imagerie médicale.

Présentation d'une nouvelle approche pour un échantillonnage efficace à partir de distributions complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision du calcul des preuves bayésiennes en cosmologie.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

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Une nouvelle méthode améliore l'estimation des facteurs faibles et forts dans les données.

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Un aperçu des techniques SVM pour gérer le déséquilibre de classes en apprentissage automatique.

Cet article aborde les difficultés d'évaluation des méthodes de découverte causale bayésienne.

Une méthode pour améliorer l'analyse de données distribuées et de haute dimension dans divers domaines.

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Cet article présente une nouvelle approche pour prédire des données de séries temporelles en finance.

Un nouveau cadre améliore les calculs de probabilité dans des ensembles de données complexes pour différents domaines.

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De nouveaux protocoles réduisent la complexité des échantillons pour les états quantiques mélangés.

Un aperçu clair des conceptions de shift-share et de leur rôle dans les études économiques.

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Un nouveau package R pour la régression fonctionnelle semi-paramétrique et l'analyse de données.

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Présentation de l'estimation de vraisemblance pénalisée par autophagie pour corriger le biais dans les modèles d'IA.

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