時間と周波数にわたる詳細な信号分析の方法。
Ali Moukadem, Barbara Pascal, Jean-Baptiste Courbot
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統計学
RSS新しい手法が弱い重力レンズ効果のデータを通じて宇宙の理解を深めてるよ。
T. Lucas Makinen, Alan Heavens, Natalia Porqueres
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コミュニティ構造を持つソーシャルネットワークで情報がどう流れるかの研究。
Alina Dubovskaya, Caroline B. Pena, David J. P. O'Sullivan
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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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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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分析によって、ヨーロッパ全体の大気汚染と健康リスクの間に重要なパターンが見つかったよ。
Hankun He, Benjamin Schäfer, Christian Beck
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道路安全を向上させるための多様な運転パターンを分類するフレームワーク。
Xue Yao, Simeon C. Calvert, Serge P. Hoogendoorn
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分散遅延モデルが気温の健康への影響を時間にわたってどう分析するかを学ぼう。
Theo Economou, Daphne Parliari, Aurelio Tobias
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NIRVARは複雑な時系列をネットワークとして分析して、いろんな分野で予測精度を高めるんだ。
Brendan Martin, Francesco Sanna Passino, Mihai Cucuringu
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毒性学研究における歴史的な対照データの影響を探る。
Max Menssen, Jonathan Rathjens
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この記事では、臨床研究分析におけるガウス過程の使用について紹介してるよ。
Owen Thomas, Leiv Rønneberg
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フィリピンでの児童虐待を測定する革新的なアプローチ。
Albert Nyarko-Agyei, Scott Moser, Rowland G Seymour
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この記事では、動物の動きと個体群データをつなぐモデルを調べてるよ。
Ricardo Carrizo Vergara, Marc Kéry, Trevor Hefley
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ユーザー保護のための時空間輸送データにおける差分プライバシーの検討。
Rahul Bhadani
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新しいアプローチが、明確な尤度関数がないモデルでのパラメータ推定を簡素化する。
Rui Zhang, Oksana A. Chkrebtii, Dongbin Xiu
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無作為欠損と潜在的無作為欠損の仮定を比較した研究。
Trang Quynh Nguyen
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人口データが不確かなモデルでの予測精度をどう高めるかを学ぼう。
Rebekah D. White, John D. Jakeman, Tim Wildey
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分散遅延モデルが気温の健康への影響を時間にわたってどう分析するかを学ぼう。
Theo Economou, Daphne Parliari, Aurelio Tobias
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NIRVARは複雑な時系列をネットワークとして分析して、いろんな分野で予測精度を高めるんだ。
Brendan Martin, Francesco Sanna Passino, Mihai Cucuringu
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この記事では、臨床研究分析におけるガウス過程の使用について紹介してるよ。
Owen Thomas, Leiv Rønneberg
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ヨーロッパの農業セクターにおける市場集中のトレンドと影響を調査する。
Roy Cerqueti, Paolo Maranzano, Raffaele Mattera
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NeuroSynthは脳の健康研究を改善するために合成MRIデータを生成するよ。
Sai Spandana Chintapalli, Rongguang Wang, Zhijian Yang
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道路安全を向上させるための多様な運転パターンを分類するフレームワーク。
Xue Yao, Simeon C. Calvert, Serge P. Hoogendoorn
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ユーザー保護のための時空間輸送データにおける差分プライバシーの検討。
Rahul Bhadani
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RINOは、偏微分方程式を効率的に解く新しいアプローチを提供しているよ。
Bahador Bahmani, Somdatta Goswami, Ioannis G. Kevrekidis
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複雑な幾何学的形状における均一サンプリングの高度な技術を探る。
Yunbum Kook, Matthew S. Zhang
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モデルが暗記から効果的な一般化にどう移行するかを探る。
Mohamad Amin Mohamadi, Zhiyuan Li, Lei Wu
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新しいアプローチが、明確な尤度関数がないモデルでのパラメータ推定を簡素化する。
Rui Zhang, Oksana A. Chkrebtii, Dongbin Xiu
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新しい自信のシーケンスが統計モデルの不確実性推定を改善するんだ。
Junghyun Lee, Se-Young Yun, Kwang-Sung Jun
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この論文は、定常時系列のスペクトル密度のための信頼帯を作成することについて話してるよ。
Jens-Peter Kreiss, Anne Leucht, Efstathios Paparoditis
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複雑な幾何学的形状における均一サンプリングの高度な技術を探る。
Yunbum Kook, Matthew S. Zhang
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複雑なゲーム環境で情報圧縮が意思決定をどう助けるかについての考察。
Dengwang Tang, Vijay Subramanian, Demosthenis Teneketzis
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この記事は、頻度主義の観点から非線形逆問題におけるベイズ後方分布を考察している。
Youngsoo Baek, Katerina Papagiannouli, Sayan Mukherjee
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この記事では、動物の動きと個体群データをつなぐモデルを調べてるよ。
Ricardo Carrizo Vergara, Marc Kéry, Trevor Hefley
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革新的な手法で、学習したオペレーターを使って画像からのノイズ除去が改善される。
Kristian Bredies, Jonathan Chirinos-Rodriguez, Emanuele Naldi
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データから動的システムの関数を推定する方法をいろんなモデルを使って学ぼう。
Christof Schötz, Maximilian Siebel
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新しいモデルは、観測データを使って常微分方程式の推定方法を改善するよ。
Christof Schötz
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新しいアプローチが、明確な尤度関数がないモデルでのパラメータ推定を簡素化する。
Rui Zhang, Oksana A. Chkrebtii, Dongbin Xiu
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LASPATEDは、より良い洞察を得るために、位置情報と時間的側面を考慮してデータを分析するのを手伝うよ。
Vincent Guigues, Anton J. Kleywegt, Giovanni Amorim
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複雑な社会的行動をシミュレーションで研究する新しいアプローチ。
Thomas Chesney, Asif Jaffer, Robert Pasley
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キャリブレーションは、病気の拡散モデルの精度を向上させて、より良い健康判断に役立つんだ。
Daria Semochkina, Cathal Walsh
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新しい手法が効果的なプロジェクション追求を通じてデータの可視化を改善する。
H. Sherry Zhang, Dianne Cook, Nicolas Langrené
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ヨーロッパの農業セクターにおける市場集中のトレンドと影響を調査する。
Roy Cerqueti, Paolo Maranzano, Raffaele Mattera
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Incertus.jlは、複数の治療法で公正な臨床試験のためのランダム化を簡素化するよ。
Yevgen Ryeznik, Oleksandr Sverdlov
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データの類似点や違いを直感的に見る方法。
Jan de Leeuw
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