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Cet article explique des méthodes de clustering pour analyser les données longitudinales de manière efficace.

Un aperçu des complexes simpliciaux et de leur impact sur la science des réseaux.

De nouvelles méthodes révèlent les structures communautaires dans les réseaux, ce qui améliore les connaissances dans divers domaines.

Un regard sur comment les complexes simpliciaux dirigés révèlent des interactions complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage causal malgré les données manquantes et les relations cycliques.

Apprends comment la k-primitivité améliore notre compréhension des interactions matricielles et des applications dans le monde réel.

Une méthode pour s'attaquer aux variables non observées dans la recherche pour des insights plus clairs.

Explorer comment le modèle de Bass révèle l'adoption de l'innovation dans les réseaux.

Analyse du biais d'étiquetage et de son impact sur les résultats de recherche en utilisant des modèles bayésiens.

Une nouvelle approche pour estimer les effets du traitement en utilisant plein de covariables et d'instruments.

Cet article propose une méthode plus simple pour l'analyse de médiation dans la recherche sociale.

Explorer la structure et le comportement évolutifs des réseaux dynamiques adaptatifs.

Un aperçu des types et des propriétés des graphes d'intersection aléatoires.

Explore des méthodes de test non paramétriques pour des résultats de recherche efficaces.

Une nouvelle méthode améliore les caractéristiques des mots en utilisant des insights humains.

Cet article discute des méthodes efficaces pour estimer les paramètres dans des modèles basés sur des agents.

Une nouvelle approche utilisant l'apprentissage automatique pour déduire des EDO à partir d'observations imparfaites.

Cet article examine les graphes colorés et leur importance dans différents domaines.

Un aperçu de l'inférence causale, des traitements et des variables intermédiaires dans la recherche.

Explorer les structures organisées dans les colorations de paires à travers le théorème de Ramsey.

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Un aperçu de l'estimation de l'effet médian du traitement et de ses défis.

Un nouveau cadre pour analyser les effets de médiation dans le temps en recherche.

Cet article examine comment les groupes sociaux se séparent dans les zones urbaines.

Un aperçu de comment les joueurs bossent ensemble pour des objectifs communs.

Explore comment la synchronisation impacte la nature, la technologie et la santé.

Un ensemble de données explore comment les points de vue culturels façonnent la perception du langage offensant.

Cette étude examine les données compositionnelles et l'importance de l'analyse spatiale.

Deux techniques innovantes améliorent le contrôle des dynamiques de groupe dans différents contextes.

Explorer le rôle des modèles de réaction-diffusion dans divers domaines.

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NeuraChip améliore l'efficacité dans le traitement des données graphiques pour diverses applications.

Explore l'importance des nombres de représentation dans la théorie des graphes.

Un aperçu de la choisabilité de poids et son impact sur les applications de la théorie des graphes.

Un aperçu des graphes à arcs circulaires et de leur importance en théorie des graphes.

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

Cet article parle de stratégies pour garder des opinions diverses au sein des groupes.

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La détection de communautés révèle des groupes cachés au sein de réseaux complexes dans différents domaines.

Un cadre pour connecter les effets de traitement et les mécanismes causals en sciences sociales.