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.

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Una sfida per prevedere le morti nei conflitti armati con un occhio sull'incertezza.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel testare i composti nella scoperta di farmaci.

Scopri come i dati circolari influenzano l'analisi della migrazione degli uccelli e gli sforzi di conservazione.

Gli scienziati analizzano le immagini del cervello per studiare malattie cognitive come l'Alzheimer.

Esplorando gli effetti della regolamentazione dell'IA e del divieto di ChatGPT in Italia.

CausalRegNet migliora l'apprendimento delle strutture causali attraverso la generazione di dati realistici.

Analizzare i suoni di un bambino rivela fasi cruciali della crescita del linguaggio.

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

Un nuovo framework per ottimizzare problemi complessi di convessità geodetica in vari settori.

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Una panoramica sui DNN e le Accordion Networks nella gestione dei dati ad alta dimensione.

Questo articolo evidenzia metodi per trovare relazioni causali nei dati delle serie temporali in cambiamento.

Un nuovo metodo per identificare cambiamenti nei dati delle serie temporali e le loro relazioni.

Esplorare come i modelli lineari di stato apprendono e quali sono le forme delle loro dinamiche.

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Questo articolo parla dei metodi per identificare i valori di input per i risultati delle simulazioni.

Nuovi metodi migliorano precisione ed efficienza nel risolvere problemi inversi.

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.

Un nuovo modo per raccogliere dati sulla crescita degli avocado in Australia.

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Esaminare metodi per migliorare i trial a cesta tramite il prestito di informazioni.

Esaminando metodi per stimare gli effetti del trattamento con dati mancanti nei registri sanitari elettronici.

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Uno sguardo all'importanza della regressione binomiale negativa per l'analisi dei dati di conteggio.

Scopri come MROSS migliora la classificazione dei dati e riduce i costi computazionali.

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Scopri come gli autovalori e le matrici di correlazione aiutano nell'analisi dei dati.

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.

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