Statistica

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.

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

Uno sguardo a come i dati GPS migliorano l'accuratezza della mappatura del flusso di traffico.

Un nuovo framework aiuta i ricercatori a allineare e analizzare i dati sull'attività neuronale per gli studi sulla memoria.

Un approccio innovativo per classificare i dati utilizzando modelli bayesiani per raggruppare elementi simili.

Uno sguardo all'uso dei dati storici per migliorare l'analisi delle sperimentazioni cliniche.

Scopri come i priors misti possono migliorare l'analisi degli studi di replicazione.

Nuovi modelli rivelano schemi di recupero complessi delle barriere coralline dopo le perturbazioni.

Questo articolo esamina come i rating creditizi influenzano le decisioni di leva di un'azienda.

Questo articolo discute un nuovo metodo per la calibrazione dei modelli basati su agenti utilizzando foreste casuali.

Migliorare l'apprendimento per rinforzo con stime della funzione valore per un adattamento più veloce ai compiti.

Nuovi metodi riducono i costi di comunicazione per calcoli di data science più veloci.

Esplorare nuovi metodi per prendere decisioni migliori sotto incertezza nei sistemi di intelligenza artificiale.

Uno sguardo al random smoothing come difesa per i modelli di machine learning.

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

Nuovi metodi basati su modelli di diffusione migliorano la cybersecurity contro esempi avversariali.

Un nuovo approccio per migliorare i prompt dei modelli da testo a immagine per risultati migliori.

Esplorando come i transformer analizzano i sentimenti nel testo, come ad esempio le recensioni di film.

Nuove tecniche di campionamento migliorano l'efficienza nell'analisi statistica.

Una nuova tecnica che utilizza l'elettrostatica per un migliore campionamento e stima dei dati.

Nuovi approcci per affrontare in modo efficiente sistemi lineari complessi.

Un nuovo metodo per regolare gli iperparametri usando idee bayesiane.

Il metodo FLAP migliora le previsioni usando i dati esistenti in modi nuovi.

Un nuovo modo per studiare i dati delle serie temporali e i suoi fattori nella sanità.

Tecniche di modellazione efficienti migliorano i processi di design ingegneristico e riducono i costi.

Un nuovo metodo accelera notevolmente il campionamento da processi di Lévy non gaussiani.

Nuovi modelli forniscono un'analisi dei sistemi complessi concentrandosi sui singoli componenti.

Un metodo per un'analisi efficace dei modelli di fattori tensoriali ad alta dimensione in finanza.

Un nuovo approccio per migliorare le previsioni della qualità dell'aria utilizzando dati satellitari.

Uno sguardo a come la PDA aiuta ad analizzare dati funzionali complessi.

CHCDS migliora l'accuratezza delle previsioni senza partizionamento dei dati.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza della previsione riducendo al minimo la dimensione dei set di previsione.

Standardizzare i criteri può migliorare gli strumenti di intelligenza artificiale per rilevare il carcinoma basocellulare.

Lo studio esamina come le immagini del cervello rivelano informazioni sulla afasia progressiva primaria.

Esaminando il ruolo della robustezza nella stima di distribuzioni sconosciute a partire da campioni.

Esplorare il ruolo dei priori tensoriali strutturati nel migliorare le stime dei dati.

Scopri le basi dell'apprendimento delle Reti Bayesiane Dinamiche dai dati.

Un metodo per un'analisi efficace dei modelli di fattori tensoriali ad alta dimensione in finanza.

CHCDS migliora l'accuratezza delle previsioni senza partizionamento dei dati.

Questo articolo esamina l'importanza dei massimi e del test di spaziatura nei campi casuali gaussiani.

Uno sguardo a come gli eigenmap migliorano l'analisi dei dati attraverso uno scaling efficace.

Un nuovo metodo aumenta le prestazioni dei modelli generativi anche con dati di addestramento scarsi.