新しいモデルがICUからの退院後のヘモグロビンレベルを予測するのを助けるよ。
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オミクロン株の公衆衛生への影響についての新しい知見。
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この記事では、選手分析のために経験的ベイズ法を使ったダーツのスキルモデルを探る。
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新しい統計アプローチが、異なる年齢層の5歳未満の死亡率の推定を改善してるよ。
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機械学習がどうやって車の保険請求を予測して、公正な保険料を設定するのかを学ぼう。
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産業用途におけるソフトセンサーの精度を向上させるフレームワーク。
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研究によると、空気汚染が異なるグループに与える影響はさまざまだって。
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新しい方法が臨床試験の治療分析を改善する。
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寄付の間隔に関する研究が、ドナーの健康と血液供給を向上させる。
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時間と政策の影響を考慮して受刑者数を推定する方法。
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エネルギーマネジメントのデータ課題における事前学習モデルの役割を調査中。
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この記事では、パーソナライズドメディスンがオミックスデータを使って患者の生存率を改善する方法について見ていくよ。
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この記事では、縦断研究における欠測データの処理方法について話してるよ。
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治療効果のばらつきを考慮する重要性を探る。
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新しい統計的アプローチで、治療効果が健康結果に与える影響がよりよくわかるようになったよ。
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新しい方法で、研究の過去の結果を通じてリスクの理解が深まるよ。
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この研究は、COVID-19中のアトランタの通勤の変化を分析してるよ。
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NBA2Vecは、伝統的なスタッツを超えてNBA選手のパフォーマンスを分析する方法を変える。
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歴史的データが臨床試験の決定にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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新しい方法が変数選択を強化して、モデルの予測精度を向上させる。
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健康ウェルネスコーチングが心臓の健康やメンタルウェルビーイングにどう影響するかを探る。
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新しいモデルが極端な天候の海洋条件への影響予測を改善したよ。
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機械学習を使って、子供の虫垂炎の診断を超音波画像で強化する。
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マルチビュークラスタリングは、医療研究における患者の分類や治療のカスタマイズを改善する。
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この研究は、先進的なトラッキングデータを使ってサッカーのプレイヤーダイナミクスを調べてるよ。
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喫煙が健康の仲介者を通じて医療費にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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ハンチントン病における臨床試験の重要性についての考察。
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新しい方法が研究者たちに複雑なデータの中で本当の健康のつながりを見つけるのを助けてる。
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ネガティブコントロールが仮説検定の信頼性をどう高めるかを学ぼう。
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FFUDSフレームワークはオンデマンドサービスプラットフォームの効率をアップさせるよ。
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サプライヤーのキャパシティを効果的に評価するための現代的なアプローチを紹介します。
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重力波データを高度なサンプリング手法で分析するための多用途ツール。
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新しいモデルが海上風力エネルギーの予測精度を向上させる。
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技術を使ってマラリアの治療と予防方法を改善する。
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ベイズCARTが保険の価格設定の正確さと公正さをどう向上させるかを学ぼう。
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DTAmetasaは、医療テストの効果を評価するためのメタアナリシスを簡単にするよ。
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ネットワーク科学が経済にどう影響するか、いろんなモデルのアプローチを通して見ていくよ。
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複雑なモデルでのフィット感テストをより良くするための準ベイズ手法を紹介します。
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クレジットリスク管理を強化するためのSICRイベントを定義する新しいフレームワーク。
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アメリカの郡ごとの肺癌と健康関連の死亡率について詳しく見てみる。
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新しいアプローチが日々の交通の動態についての洞察を提供してるよ。
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