Statistica

Questa ricerca sviluppa metodi per una distribuzione equa delle risorse nonostante il feedback limitato degli utenti.

Uno sguardo a come il framework degli estimand migliora l'analisi delle sperimentazioni cliniche.

Un modo nuovo per capire le complesse connessioni umane attraverso l'analisi fuzzy delle reti sociali.

Uno studio su come il Park-and-Ride può ridurre la congestione e le emissioni.

Le informazioni influenzano parecchio i processi decisionali in tanti campi.

La legge di Benford mostra schemi strani nelle prime cifre tra i set di dati.

Un metodo per un'analisi dettagliata del segnale nel tempo e nella frequenza.

Nuovi metodi migliorano la comprensione dell'universo attraverso i dati del lensing gravitazionale debole.

Pl@ntNet aiuta gli utenti a riconoscere le piante con l'assistenza dell'IA e il coinvolgimento della comunità.

Una recensione dei metodi per valutare le previsioni di tempo fino all'evento nella scienza dei dati.

La ricerca ha scoperto fattori genetici legati alla malattia di Parkinson, aiutando nei potenziali metodi di trattamento.

Un metodo mette in evidenza l'importanza dei modelli di ospedalizzazione nella valutazione del rischio di morte.

Uno studio su come migliorare il posizionamento delle trappole per un monitoraggio migliore del WNV.

Studiando come l'età e le mutazioni influiscono sulle neoplasie mieloproliferative.

Gli emulatori bayesiani migliorano il processo decisionale nel controllo dei pozzi petroliferi sotto incertezza.

Un metodo per rilevare il surriscaldamento nei motori marini in mezzo a condizioni variabili.

Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini utilizzando efficacemente dataset limitati.

RPO migliora la velocità e la sicurezza nelle decisioni nell'apprendimento per rinforzo grazie all'apprendimento riflessivo.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento di simmetrie complesse nei dati per modelli di machine learning migliori.

Esplorare metodi per migliorare il processo decisionale usando i dati esistenti.

Scopri come i pesi a coda pesante migliorano l'adattabilità e le prestazioni delle reti neurali profonde.

Esplorare nuovi metodi per migliorare la stima dell'incertezza nelle reti neurali bayesiane.

Un nuovo metodo per migliorare il campionamento nel machine learning con una privacy potenziata.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza degli intervalli di previsione per decisioni affidabili.

Esaminando metodi per analizzare i getti da collisioni di particelle ad alta energia.

La ricerca evidenzia l'importanza dei biomarcatori per rilevare l'Alzheimer in fase precoce.

Nuovo metodo migliora l'efficienza nel confrontare set di dati complessi.

Un nuovo framework migliora il test delle ipotesi nei modelli di regressione additiva.

Uno sguardo ai principali strumenti per i pipeline di dati e ai loro ruoli nell'ingegneria dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza del campionamento MCMC usando la geometria riemanniana.

Questo articolo parla di metodi innovativi per una migliore analisi statistica dei dati raggruppati.

Scopri come gli algoritmi di augmentazione dei dati migliorano l'analisi dei dati e la costruzione dei modelli.

Questo framework testa differenze significative nelle strutture delle comunità e nelle interazioni nei network.

Un nuovo metodo per un'efficiente stima e regressione dei quantili bayesiani.

Un nuovo metodo per le banche centrali per migliorare le scelte di politica monetaria.

Esaminando metodi migliori per analizzare i trial sui trattamenti sanitari.

Esplora i vantaggi e le applicazioni dei iperrettangoli conformi per previsioni affidabili.

Un metodo che unisce il Gradient Boosting e gli Effetti Misti per previsioni precise a livello di area.

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Scopri come VPR migliora l'efficienza nell'inferenza bayesiana aggiornando le informazioni precedenti.

Analizzare le caratteristiche genetiche con tecniche avanzate di matrice di covarianza.

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Uno sguardo ai DPP non simmetrici e alle loro applicazioni nella modellazione delle interazioni.

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Questo documento esplora modi per valutare meglio la calibrazione del modello e l'accuratezza predittiva.

Uno sguardo a come i processi empirici aiutano ad analizzare i dati in vari settori.

Esplorare metodi statistici efficienti per fare previsioni migliori nel machine learning.