Statistica

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.

Uno studio su come l'informazione si diffonde attraverso le reti sociali con strutture comunitarie.

Esaminare come i diffusori influenzano la qualità del segnale wireless in diversi ambienti.

Scopri come il movimento influisce sui segnali di comunicazione wireless e sulla loro affidabilità.

Scopri strategie per migliorare le tue possibilità in Campana e Navi da guerra.

Indagare su come i trattamenti influenzano i risultati rivela complessità nei meccanismi causali.

Esaminare i fattori che contribuiscono all'epidemia degli oppioidi e il suo impatto sulle comunità.

Un nuovo modello migliora le previsioni per eventi climatici rari.

Migliorare la rilevazione dei guasti e la diagnostica nei reattori nucleari usando tecniche di deep learning.

Uno studio che confronta l'efficacia di DPP4 e Sulfoniluree nel trattamento del diabete di tipo 2.

Un nuovo metodo per un clustering dei dati efficace, che unisce le tecniche k-means e spettrali.

SIA semplifica l'analisi psicometrica per educatori e ricercatori.

Questo articolo analizza i metodi di deep learning per migliorare le previsioni della velocità del vento.

Combinare i metodi esistenti migliora il rilevamento OOD per applicazioni di machine learning più sicure.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza del clustering dei grafi.

Scopri come migliorare le previsioni dei modelli nonostante i cambiamenti nelle distribuzioni dei dati.

ED-VAE migliora la generazione dei dati affrontando le limitazioni dei VAE tradizionali.

Presentiamo A-DLISTA e VLISTA per l'elaborazione avanzata dei segnali.

Nuovo metodo migliora il rilevamento delle anomalie nelle immagini mediche senza etichette precedenti.

Nuovi metodi migliorano precisione ed efficienza nel risolvere problemi inversi.

Local-DSM migliora i modelli di diffusione per gestire dati complessi e non lineari.

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Una panoramica delle strategie per risolvere il problema delle N-Queens.

La ricerca si concentra sul migliorare le difese del machine learning contro gli attacchi avversari.

Nii-C migliora l'analisi dei dati bayesiana grazie a tecniche di campionamento efficienti.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento da dati complessi usando i prossimali di Wasserstein.

Metodi per trasformare dati complessi in formati visivi chiari.

Scopri come la regressione quantile e gli algoritmi MM migliorano l'analisi dei dati in vari settori.

Uno sguardo a come si sviluppano i cervelli dei neonati e ai fattori che influenzano questa crescita.

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aBCF permette una valutazione migliore degli interventi tra individui e gruppi.

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Usare dati non strutturati per stimare gli effetti dei trattamenti in modo più efficiente.

Una nuova tecnica migliora la stima delle relazioni biologiche a partire da dati di livello inferiore.

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Esplorando come i modelli RR-MAR analizzano dati economici interconnessi nel tempo.

Un nuovo modello migliora l'analisi dei dati di sopravvivenza con restrizioni di forma.

Un nuovo metodo per stimare le regioni ad alta densità in set di dati complessi.

Un nuovo approccio per una riduzione dimensionale efficace nei compiti di classificazione.

L'apprendimento delle politiche basato sul matching migliora l'assegnazione dei trattamenti in base alle caratteristiche individuali.

Esplora le sfide di adattarsi ai cambiamenti delle ricompense nelle decisioni.

Esaminando tecniche per modellare e capire sistemi multiscala usando SDE e stima dei parametri.

Analizzare come i tratti individuali influenzano le risposte ai farmaci attraverso metodi statistici.

Una guida per stimare la volatilità integrata e la sua importanza per gli investitori.