Statistica

Esplora diversi metodi nella modellazione causale e il loro significato per la ricerca.

Esplorando prospettive geometriche sulle matrici di correlazione per approfondire le intuizioni.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per selezionare il raggio nell'analisi di dati complessi.

Capire le complessità e le soluzioni nell'analisi dei dati geospaziali.

Esaminare come le parti interagiscono per creare nuovi risultati nei sistemi complessi.

PORTSEA avanza la statistica dei valori estremi, influenzando vari settori e l'istruzione.

Questo articolo analizza come la gamification aumenti il coinvolgimento degli studenti nelle aule capovolte.

Un nuovo metodo di analisi migliora la comprensione delle malattie croniche e dei fattori di salute.

Questo lavoro parla della generazione di dati sintetici usando la privacy differenziale per studi economici.

La ricerca evidenzia l'importanza del monitoraggio del PSA per la terapia salvavita nel cancro alla prostata.

Investigare le connessioni neuronali tramite metodi di bi-clustering.

Uno studio completo sugli impatti delle piogge nei Ghati Occidentali del Sud India nel corso di un secolo.

Uno studio per misurare l'uso energetico degli ascensori per migliori pratiche di manutenzione.

Un nuovo modello stima le infezioni totali usando dati sulla mobilità e fattori demografici.

Un nuovo metodo di rete neurale migliora la stima della rugosità nelle immagini SAR.

Esaminando l'impatto dell'aspettativa di vita sui benefici pensionistici in Brasile.

Un metodo per una stima dei dati precisa usando la collaborazione dei dispositivi.

Uno sguardo a come i fattori influenzano l'uno l'altro nel tempo.

BETULA migliora il clustering gerarchico, rendendolo più veloce ed efficiente.

Questo articolo parla dell'uso dei modelli di diffusione con dati discreti attraverso il semplice probabilistico.

Presentiamo COPS, un metodo per addestrare modelli di deep learning in modo efficiente con meno dati.

Le macchine imparano dagli esperti per adattarsi a ambienti imprevedibili.

Il test Radon-Kolmogorov-Smirnov migliora il test su due campioni nella statistica usando reti neurali.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza e l'adattabilità delle auto a guida autonoma in ambienti in cambiamento.

Un nuovo modello migliora gli studi sull'interazione genica usando variabili ausiliarie.

Scopri come evitare i bias nella scelta del modello.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nell'analisi di dati complessi usando particelle Riesz pesate.

Esplorare nuovi metodi per un'analisi affidabile dei dati sulle malattie cardiache.

Uno studio su come migliorare i modelli di previsione dei farmaci per terapie contro il cancro migliori.

MELAGE aiuta dottori e ricercatori ad analizzare le immagini del cervello per fare diagnosi migliori.

Questo studio migliora i metodi di spettroscopia per un'analisi migliore dei prodotti lattiero-caseari.

Un nuovo metodo per raggruppare grandi dataset in modo efficace ed efficiente.

I metodi bayesiani stanno cambiando il modo in cui le sperimentazioni cliniche usano i dati passati per prendere decisioni migliori.

Uno sguardo più da vicino alla dimensione dell'effetto nell'analisi delle performance degli studenti.

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Il test Radon-Kolmogorov-Smirnov migliora il test su due campioni nella statistica usando reti neurali.

Un nuovo modello migliora gli studi sull'interazione genica usando variabili ausiliarie.

Un nuovo modello stima le infezioni totali usando dati sulla mobilità e fattori demografici.

Questo articolo presenta un metodo per migliorare l'analisi dei dati tensoriali attraverso la personalizzazione.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni nel deep learning bayesiano concentrandosi su parametri chiave.

Uno studio per capire qual è l'opzione migliore mantenendo la privacy dei dati.

Scopri come la robusta decomposizione dei tensori migliora l'analisi dei dati in mezzo a rumore e valori anomali.

Questo articolo esamina le variazioni di potenza nei processi stocastici influenzati dal moto browniano frazionario.

Scopri come si comportano i modelli di machine learning su dati mai visti.

Esplorare l'impatto delle discrepanze locali e delle funzioni sulle tecniche QMC.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nonostante l'etichettatura errata dei dati.

Esaminando le pratiche etiche nell'IA e le loro implicazioni sociali.

Un metodo per migliorare le previsioni in dati con risultati mancanti.