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.

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

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.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dei dati nella produzione di energia eolica.

Un approccio fresco migliora la comprensione delle relazioni nei dati nel machine learning.

La ricerca migliora l'accuratezza della stima dell'intervallo post-mortem usando set di dati più ampi.

Questo articolo descrive i metodi per rilevare e localizzare le oscillazioni nei sistemi di potenza.

Esaminando l'impatto dei prezzi personalizzati sul successo aziendale e sulla concorrenza.

Esaminare come l'upselling influisce sul comportamento degli utenti e sul fatturato della piattaforma.

Questo studio valuta l'impatto delle connessioni sociali sui risultati individuali.

Uno studio che analizza come il COVID-19 ha influenzato i tassi di mortalità per varie cause.

Esplorare come i concetti quantistici possano migliorare i metodi di machine learning.

Nuovi algoritmi migliorano il processo decisionale con più ricompense nell'apprendimento per rinforzo.

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Questo studio analizza le prestazioni e le condizioni per le reti neurali quantizzate sotto aritmetica a punto fisso.

Questo articolo parla dei pregiudizi nei modelli grafici e propone un metodo per un'analisi equa.

Un metodo per trovare soluzioni ottimali in ambienti incerti con valutazioni costose.

Un metodo per imparare in condizioni difficili con dati rumorosi.

Un approccio fresco migliora la comprensione delle relazioni nei dati nel machine learning.

Studiare come raggruppare gli studenti per test di posizionamento linguistico efficaci.

Un metodo per migliorare le simulazioni usando idee bayesiane e apprendimento attivo.

Esplora il pacchetto psvmSDR per una riduzione efficiente delle variabili nell'analisi dei dati.

Questo studio valuta l'impatto delle connessioni sociali sui risultati individuali.

Un nuovo metodo migliora la selezione della temperatura per un campionamento statistico efficace.

Questo articolo parla della distillazione dei dataset e della sua importanza in vari settori.

Scopri come la modellazione basata sugli agenti e i numeri casuali aiutano la ricerca in salute.

Un nuovo metodo per migliorare il campionamento in complessi problemi inversi bayesiani.

Un nuovo approccio per stimare gli effetti del trattamento tenendo conto delle influenze sociali.

Un nuovo metodo migliora il clustering concentrandosi sulle matrici di covarianza in vari settori.

Un nuovo metodo aiuta i ricercatori ad analizzare meglio i dati influenzati dall'attività Sybil.

Studiare come raggruppare gli studenti per test di posizionamento linguistico efficaci.

Harden aiuta gli utenti a tenere traccia di comportamenti e pensieri per combattere la dipendenza.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati funzionali tenendo conto della direzionalità.

Scopri metodi per analizzare dati complessi e non uniformi in diverse aree.

Esaminare come il mix di casi influisca sulle prestazioni dei modelli predittivi nella sanità.

Uno sguardo alle sfide e alle intuizioni della regressione a kernel in contesti ad alta dimensione.

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I modelli specifici per paziente migliorano la comprensione del flusso sanguigno nel cuore e delle strategie terapeutiche.

Nuovi metodi migliorano il recupero del segnale da dati rumorosi senza conoscere la distribuzione del rumore.

Uno sguardo ai DPP e al loro ruolo nella selezione di gruppi di elementi diversi.

Una guida per capire la regressione lineare regolarizzata sparsa e le sue applicazioni nell'analisi dei dati.

Unire modellazione generativa e regressione quantile per una generazione di dati efficace.