いろんな環境で散乱体が無線信号の質にどう影響するかを調べてる。
Kenan Turbic, Martin Kasparick, Slawomir Stanczak
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統計学
RSS運動がワイヤレス通信信号やその信頼性にどう影響するかを学ぼう。
Kenan Turbic, Martin Kasparick, Slawomir Stanczak
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ホップスコッチとウォーシップスの勝率を上げるための戦略を見つけよう。
Elena Moltchanova, Miguel Moyers-González, Geertrui Van de Voorde
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新しい予測方法が需要予測の精度と在庫管理を向上させる。
Diego J. Pedregal, Juan R. Trapero
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elsarticle.clsを使って学術投稿を効率的にフォーマットするガイド。
Avhad Ganesh Vishnu, Ananya Lahiri, Sudheesh K. Kattumannil
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オーンシュタイン-ウーレンベック過程とその実世界での応用を見てみよう。
Vivek Kaushik
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新しい適応検出アルゴリズムが複雑な環境でのターゲット識別を改善するよ。
Daipeng Xiao, Weijian Liu, Jun Liu
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混合サンプリングデータを使った新しい方法が、人口特性の推定を改善する。
Jeremy Flood, Sayed Mostafa
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キュビエのハクジラとソナー曝露への反応について学ぼう。
Joshua Hewitt, Nicola J. Quick, Alan E. Gelfand
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NFLの試合でのチームのパフォーマンスに対する休息の影響を分析する。
Michael J Lopez, Thompson J Bliss
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新しい方法が時間をかけて複数の治療法の試験を改善するんだ。
Dhrubajyoti Ghosh, Sheng Luo
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さまざまな分野でのボラティリティを推定する柔軟なモデルを紹介します。
Jason B. Cho, David S. Matteson
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O-ISACは、スマートなテクノロジーのためにコミュニケーションとセンシングを融合させるよ。
Alireza Ghazavi Khorasgani, Mahtab Mirmohseni, Ahmed Elzanaty
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異なるグループ間での評価の公平性を確保する方法に関する研究。
Dandan Chen Kaptur, Jinming Zhang
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この記事は、エンゲージメントサーフェスがオンラインショッピング行動に与える影響を探るものです。
Abhimanyu Mukerji, Sushant More, Ashwin Viswanathan Kannan
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研究者たちは、プライバシーを向上させるために共有データから個人を特定するリスクを評価してる。
Marco Battiston, Lorenzo Rimella
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この論文は、実験デザインを最適化して効率と成果を向上させる方法について話してるよ。
Jinglong Zhao
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柔軟なデータ収集方法を使った因果推論への新しいアプローチ。
Abhinandan Dalal, Patrick Blöbaum, Shiva Kasiviswanathan
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不確実性の中で回帰モデル選択を簡素化する方法。
Brian Knaeble, R. Mitchell Hughes, George Rudolph
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ディープリミットモデルフリー手法が予測と不確実性管理をどう改善するか学ぼう。
Kejin Wu, Dimitris N. Politis
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この記事では、ベイズ法と頻度主義法がデータ分析において外れ値をどのように扱うかを考察します。
Philippe Gagnon, Alain Desgagné
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新しい方法が時間をかけて複数の治療法の試験を改善するんだ。
Dhrubajyoti Ghosh, Sheng Luo
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フェーズタイプの分布がさまざまな分野でポジティブなシステムをモデル化するのにどう役立つかを学ぼう。
Luz Judith Rodríguez Esparza, Fernando Baltazar Larios
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さまざまな分野でのボラティリティを推定する柔軟なモデルを紹介します。
Jason B. Cho, David S. Matteson
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不確実な環境でエントロピー正則化が意思決定をどう向上させるかを調べる。
Jodi Dianetti, Giorgio Ferrari, Renyuan Xu
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状態空間学習は、精度と柔軟性を向上させることで時系列分析を強化する。
André Ramos, Davi Valladão, Alexandre Street
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柔軟なデータ収集方法を使った因果推論への新しいアプローチ。
Abhinandan Dalal, Patrick Blöbaum, Shiva Kasiviswanathan
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ディープリミットモデルフリー手法が予測と不確実性管理をどう改善するか学ぼう。
Kejin Wu, Dimitris N. Politis
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革新的な方法が機械学習と物理を組み合わせて微分方程式を解決。
Kai-liang Lu, Yu-meng Su, Zhuo Bi
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新しいアルゴリズムが歴史的データを使って複雑な環境での意思決定を改善する。
Xiaofeng Lin, Xuezhou Zhang
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自動化システムが電車の診断を改善して、修理が早くなって遅延が減るんだ。
Georges Tod, Jean Bruggeman, Evert Bevernage
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Parseval演算子がCNNでの画像処理をどんな風に向上させるか学ぼう。
Michael Unser, Stanislas Ducotterd
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柔軟なデータ収集方法を使った因果推論への新しいアプローチ。
Abhinandan Dalal, Patrick Blöbaum, Shiva Kasiviswanathan
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定常増分調和可能安定プロセスとそのさまざまな分野での応用を探ってみて。
Ly Viet Hoang, Evgeny Spodarev
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さまざまな分野でのイベントクラスタリング分析の新しい手法を探ってる。
Tsz-Kit Jeffrey Kwan, Feng Chen, William Dunsmuir
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少ない観測値で低ランク行列を復元する最近の方法を見てみよう。
Dominik Stöger, Yizhe Zhu
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この記事では、距離相関のバイアスを扱う方法について話してるよ。
Yuwei Ke, Hok Kan Ling, Yanglei Song
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Wasserstein射影の深掘りと統計での応用。
Sirui Lin, Jose Blanchet, Peter Glynn
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ディックマン型プロセスの重要性と応用についての考察。
Danijel Grahovac, Anastasiia Kovtun, Nikolai N. Leonenko
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クルトシスがいろんな分野でデータの挙動にどう影響するかを学ぼう。
Bowen Zhou, Peirong Xu, Cheng Wang
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さまざまな分野でのボラティリティを推定する柔軟なモデルを紹介します。
Jason B. Cho, David S. Matteson
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O-ISACは、スマートなテクノロジーのためにコミュニケーションとセンシングを融合させるよ。
Alireza Ghazavi Khorasgani, Mahtab Mirmohseni, Ahmed Elzanaty
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新しい方法が複雑なネットワークの分析時間を効果的に短縮する。
Roberto Casarin, Antonio Peruzzi
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研究者たちは、プライバシーを向上させるために共有データから個人を特定するリスクを評価してる。
Marco Battiston, Lorenzo Rimella
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Air-HOLPは複雑なデータセットでの特徴選択を改善し、精度と効率のバランスを取るんだ。
Ibrahim Joudah, Samuel Muller, Houying Zhu
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この記事では、ベイズ技術を使った効率的なデータ分析の新しい方法について話してるよ。
Daniel Habermann, Marvin Schmitt, Lars Kühmichel
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セミマルコフモデルは、がんの潜伏期間と過剰診断リスクの理解を深める。
Raphael Morsomme, Shannon Holloway, Marc Ryser
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MCMCシミュレーションでの漸近共分散推定法ガイド。
James M. Flegal, Rebecca P. Kurtz-Garcia
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