Gli ingegneri migliorano le prestazioni del sistema integrando design e controllo con strategie solide.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Gli ingegneri migliorano le prestazioni del sistema integrando design e controllo con strategie solide.
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Automatizzare la selezione delle variabili proxy migliora la stima degli effetti causali negli studi osservazionali.
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Un nuovo approccio nell'apprendimento federato cattura le dipendenze dei dati mantenendo la privacy.
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Strategie per gestire i dati mancanti nella ricerca biomedica sui rischi concorrenti.
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Un modello congiunto dà delle info sugli esiti dei pazienti con fibrosi cistica e sugli eventi di salute.
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Un nuovo modello migliora la classificazione dei nodi sfruttando conoscenze correlate.
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FAMAR semplifica l'analisi dei dati complessi concentrandosi su fattori chiave.
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Un nuovo modo per quantificare l'incertezza nei dati complessi attraverso metodi basati su miscele.
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Strategie per ottimizzare l'allocazione degli asset tenendo conto dell'incertezza dei dati.
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CASBAH migliora lo studio degli effetti del trattamento usando variabili post-trattamento continue.
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Un nuovo approccio per misurare le dipendenze in set di dati estremi in vari campi.
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Un nuovo metodo per affrontare i dati mancanti nella ricerca sanitaria.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'influenza sociale nei network.
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Il potenziamento a fasi nella regressione distribuzionale migliora l'analisi dei dati complessi.
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Un nuovo framework migliora l'accuratezza del clustering per i dati di eventi con outliers.
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Introducendo il watermarking per proteggere le spiegazioni controfattuali nel machine learning.
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Impara a gestire le interferenze nelle decisioni basate sui dati.
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Nuovo metodo migliora l'affidabilità nella misurazione dell'incertezza nei modelli predittivi.
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Un approccio flessibile per generare CFE che rispetta le preoccupazioni sulla privacy dei dati.
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Esaminando i modelli di dati spaziali e il loro contenuto informativo.
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I tensori offrono un modo nuovo per analizzare dati complessi in diversi settori.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza degli effetti del trattamento tra diversi gruppi di pazienti.
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Questo documento migliora la CCA usando la regressione a rango ridotto per dataset ad alta dimensione.
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Un metodo per la stima dei parametri nell'analisi di regressione sotto certi vincoli sui dati.
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Esplorare miglioramenti nella previsione di schemi puntuali usando l'apprendimento dei processi puntuali.
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Questo documento presenta un nuovo quadro per migliorare la randomizzazione nei trial clinici.
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Un approccio strutturato per valutare gli shock economici e i loro effetti sulle politiche.
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Indagare gli effetti dei trattamenti e le loro variazioni tra popolazioni diverse usando approcci innovativi.
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Uno sguardo agli effetti causali in contesti di dati scambiabili e le loro implicazioni.
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Un metodo che permette un'analisi statistica adattiva senza rigide assunzioni di modello.
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Un nuovo modello migliora le previsioni sui risultati clinici per i pazienti con Mieloma Multiplo.
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Un nuovo approccio ai boxplot garantisce la privacy dei dati mantenendo un'analisi utile.
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GMR offre un nuovo modo di studiare diversi fattori e risultati nella ricerca.
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Stiamo presentando un metodo che integra in modo efficace il machine learning con la statistica tradizionale.
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Il design seamless punta a velocizzare lo sviluppo dei trattamenti per il cancro.
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Un nuovo metodo migliora la comprensione degli effetti del trattamento unendo dati RCT e dati osservazionali.
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Questo articolo parla di metodi per identificare legami causali in modelli lineari non gaussiani.
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Nuovi metodi migliorano la precisione e l'efficienza nelle simulazioni usando diversi livelli di fedeltà.
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Un nuovo modello fattoriale migliora l'analisi dei dati nel tempo.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle stime degli effetti del trattamento nel tempo.
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