Un approccio flessibile per analizzare dataset complessi usando i priors annidati di Atomi Condivisi.
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Statistica - Applicazioni
RSSMetodi innovativi per recuperare etichette temporali da dati dinamici rumorosi.
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Uno sguardo agli algoritmi di collegamento dei record e al loro impatto sull'analisi dei dati.
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Esaminare la sopravvivenza dei pazienti con modelli polihazard migliora l'accuratezza dei dati e le decisioni terapeutiche.
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Nuovi metodi di filtraggio migliorano le previsioni climatiche e il processo decisionale.
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I reti neurali bayesiane migliorano le previsioni sul comportamento dei materiali con stime di incertezza.
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Uno studio sui cambiamenti di temperatura in Spagna e Portogallo nell'ultimo secolo.
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Un nuovo modo di capire come le azioni si influenzano a vicenda durante i cambiamenti del mercato.
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Quest'articolo parla di come i grafi della conoscenza migliorano la selezione delle caratteristiche nell'analisi dei dati.
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Questo articolo esplora come l'apprendimento per rinforzo possa ottimizzare le operazioni dei microreattori.
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Un nuovo metodo valuta le prestazioni dei difensori attraverso dati di tracciamento avanzati nelle partite NFL.
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Uno sguardo a come i dati mancanti influenzano le valutazioni dei trattamenti sanitari.
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Uno sguardo più da vicino ai rischi di divulgazione nei dati sintetici e alla protezione della privacy.
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Un nuovo metodo combina dati di imaging e genomica per studiare il comportamento del cancro.
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Un metodo per migliorare la rilevazione delle comunità nelle reti complesse classificando i nodi.
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Questo articolo presenta un modello per studiare l'attività cerebrale attraverso dati di serie temporali multivariate.
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Questo articolo parla di un metodo per prevedere meglio l'incertezza dei dati delle serie temporali.
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Questo studio analizza il comportamento dei riser in condizioni marine tramite analisi dei cluster.
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Uno sguardo a come i dati GPS migliorano l'accuratezza della mappatura del flusso di traffico.
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Un nuovo framework aiuta i ricercatori a allineare e analizzare i dati sull'attività neuronale per gli studi sulla memoria.
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Un approccio innovativo per classificare i dati utilizzando modelli bayesiani per raggruppare elementi simili.
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Uno sguardo all'uso dei dati storici per migliorare l'analisi delle sperimentazioni cliniche.
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Scopri come i priors misti possono migliorare l'analisi degli studi di replicazione.
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Nuovi modelli rivelano schemi di recupero complessi delle barriere coralline dopo le perturbazioni.
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Questo articolo esamina come i rating creditizi influenzano le decisioni di leva di un'azienda.
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Questo articolo discute un nuovo metodo per la calibrazione dei modelli basati su agenti utilizzando foreste casuali.
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Uno sguardo a come il framework degli estimand migliora l'analisi delle sperimentazioni cliniche.
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Un nuovo metodo migliora le previsioni per i pazienti oncologici usando dati di immagini e genoma.
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Gli scienziati usano il machine learning per migliorare le previsioni sulle combinazioni di farmaci contro il cancro.
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Un approccio strutturato per trovare relazioni spaziali significative in vari campi.
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Questo studio analizza le statine e la capacità cognitiva, considerando la morte del paziente nei risultati.
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Le regole di punteggio corretto migliorano la valutazione delle previsioni probabilistiche in vari settori.
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Uno sguardo su come identificare modelli di colocalizzazione regionale e minimizzare i falsi risultati.
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Il metodo FLAP migliora le previsioni usando i dati esistenti in modi nuovi.
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Un approccio per stimare meglio gli effetti del trattamento in esperimenti randomizzati a cluster abbinati.
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Un nuovo metodo accelera notevolmente il campionamento da processi di Lévy non gaussiani.
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Scopri strategie per migliorare le pratiche di A/B testing e prendere decisioni aziendali più efficaci.
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Una guida per differenziare gli effetti naturali dagli analoghi interventistici randomizzati.
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Metodi efficaci per quantificare la rimozione di CO2 usando tecniche di alterazione delle rocce.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni delle precipitazioni per prendere decisioni migliori.
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