Statistica

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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Nuovi metodi di previsione migliorano l'accuratezza della predizione della domanda e la gestione dell'inventario.

Una guida per formattare in modo efficiente le sottomissioni accademiche usando elsarticle.cls.

Uno sguardo al processo di Ornstein-Uhlenbeck e le sue applicazioni nel mondo reale.

Nuovi algoritmi di rilevamento adattivi migliorano l'identificazione dei bersagli in ambienti complessi.

Un nuovo metodo migliora la stima delle caratteristiche della popolazione usando dati di campionamento misto.

I ricercatori valutano come le linee di emissione rivelano le condizioni nelle enormi nuvole molecolari.

Esplorare l'importanza del moto browniano in vari campi.

Uno studio sviluppa un modello per migliorare lo screening del cancro colo-rettale usando fattori di rischio.

Gli scienziati sviluppano tecniche migliorate per analizzare i segnali della materia oscura.

Esaminare l'impatto delle reti stradali sullo sviluppo urbano in Australia.

Questo studio analizza l'efficacia del Lasso nei modelli di diffusione ad alta dimensione.

Analizzare i modelli di violenza armata per migliorare le strategie di sicurezza della comunità.

Scopri di più sulle balene di Cuvier e la loro reazione all'esposizione al sonar.

Un metodo per classificare dati di serie temporali complessi usando l'analisi spettrale.

Questo articolo esamina come la dimensione intrinseca influisca sulle prestazioni delle reti neurali in base ai tipi di immagine.

Un nuovo metodo rivela intuizioni sugli errori di previsione e sulla complessità del modello.

Approccio innovativo per migliorare i modelli di diffusione senza dover fare aggiustamenti complicati.

Un nuovo approccio bayesiano migliora la modellazione di sistemi complessi e delle loro dinamiche.

SwipeRx usa l'IA per raccomandazioni personalizzate in farmacia e per migliorare la cura dei pazienti.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento attivo in compiti basati su grafo con etichettatura limitata.

Nuovi limiti di errore migliorano l'affidabilità del GPR in settori sensibili alla sicurezza.

Introducendo un modello flessibile per stimare la volatilità in vari settori.

O-ISAC fonde comunicazione e rilevamento per una tecnologia più intelligente.

Nuovi metodi riducono efficacemente il tempo per analizzare reti complesse.

I ricercatori valutano i rischi di identificare le persone dai dati condivisi per migliorare la privacy.

Air-HOLP migliora lo screening delle caratteristiche in dataset complessi, bilanciando precisione ed efficienza.

Quest'articolo parla di nuovi metodi per un'analisi dei dati efficace usando tecniche bayesiane.

I modelli semi-Markov migliorano la comprensione della latenza del cancro e dei rischi di sovradiagnosi.

Una guida ai metodi per stimare la covarianza asintotica nelle simulazioni MCMC.

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Approcci innovativi migliorano l'analisi e l'efficienza negli studi clinici.

Questo documento parla di metodi per ottimizzare il design degli esperimenti per migliorare l'efficienza e i risultati.

Un approccio nuovo all'inferenza causale usando metodi di raccolta dati flessibili.

Un metodo per semplificare la selezione del modello di regressione in mezzo all'incertezza.

Scopri come il metodo Deep Limit Model-free migliora le previsioni e la gestione dell'incertezza.

Questo articolo esamina come i metodi bayesiani e frequentisti gestiscono i valori anomali nell'analisi dei dati.

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Esplora il ruolo degli autovalori nel migliorare le analisi statistiche e le valutazioni dei modelli.

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Uno sguardo alle complessità dei modelli a mescolanza normale nella statistica.

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