情報は様々な分野で意思決定プロセスに大きな影響を与える。
Ryan Carey, Sanghack Lee, Robin J. Evans
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統計学
RSSベンフォードの法則は、データセットの最初の数字に変なパターンがあることを示してる。
Luohan Wang, Bo-Qiang Ma
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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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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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この記事では、風速予測を向上させるためのディープラーニング手法についてレビューしてるよ。
Luca Schmidt, Nicole Ludwig
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ニューラルネットワークを使ってCMB偏光と重力波を研究する新しいアプローチ。
Kai Yi, Yanan Fan, Jan Hamann
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統計手法を使った低ボラティリティポートフォリオの作成ガイド。
Parley R Yang, Alexander Y Shestopaloff
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研究が、より良い公衆衛生の対応のために病気の広がりを推定する方法を紹介した。
Wyatt Bridgman, Cosmin Safta, Jaideep Ray
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細かいレベルでの正確な人口推定の方法。
Anis Pakrashi, Arnab Hazra, Sooraj M Raveendran
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複雑なシステムの隠れた状態を推測するためのベイズ法を紹介します。
Ioannis Rotous, Alex Diana, Alessio Farcomeni
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新しい方法が臨床試験のサブグループにおける治療効果の推定を改善する。
Marcel Wolbers, Mar Vázquez Rabuñal, Ke Li
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高度なモデリングを使って安全なインフラ管理を確保する。
Jordan L. Oakley, Aleksandra Svalova, Peter Helm
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社会プログラムのリソース配分に新しいアプローチが登場して、ニーズと評価を優先してるんだ。
Bryan Wilder, Pim Welle
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この記事はマリファナとよりハードなドラッグの使用との関連を調査している。
Brian Knaeble, Mehdi Hakim-Hashemi, Mark A. Abramson
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研究は、高度なモデリング技術を使って動的ネットワーク内の相互作用について明らかにしている。
Martina Boschi, Ernst-Jan Camiel Wit
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既存データを使って患者治療効果を分析する方法。
Juliette M. Limozin, Shaun R. Seaman, Li Su
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分布データのクラスタリングを平均と変動を使って改善する方法を紹介するよ。
Ryo Okano, Masaaki Imaizumi
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弱レンズ効果が宇宙の隠れた質量分布を明らかにする手助けをする方法を学ぼう。
Veronika Oehl, Tilman Tröster
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分類タスクにおける効果的な次元削減の新しいアプローチ。
Touqeer Ahmad, François Portier, Gilles Stupfler
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この記事では、研究結果のバイアスに対処する方法について話してるよ。
Brian D. Richardson, Bryan S. Blette, Peter B. Gilbert
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社会プログラムのリソース配分に新しいアプローチが登場して、ニーズと評価を優先してるんだ。
Bryan Wilder, Pim Welle
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新しい方法がデータ分析の不確実性定量化を改善する。
Daniela de Albuquerque, John Pearson
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研究は、敵対的攻撃に対する機械学習の防御を強化することに焦点を当てている。
Zihan Ding, Kexin Jin, Jonas Latz
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変わる報酬に適応することの課題を探ってみよう。
Joe Suk
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交差的アイデンティティの表現を向上させるための新しいアプローチ、画像検索で。
Alex Oesterling, Claudio Mayrink Verdun, Carol Xuan Long
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新しいモデルは、VAEとSSMの強みを組み合わせてシーケンス生成を改善する。
Gaspard Lambrechts, Yann Claes, Pierre Geurts
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FedLogは効率的なコミュニケーションとデータプライバシーで連合学習を強化する。
Haolin Yu, Guojun Zhang, Pascal Poupart
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この論文では、連合学習と制御アプリケーションのシナジーについて検討してるよ。
Jakob Weber, Markus Gurtner, Amadeus Lobe
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分類タスクにおける効果的な次元削減の新しいアプローチ。
Touqeer Ahmad, François Portier, Gilles Stupfler
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マッチングベースのポリシー学習は、個々の特性に基づいて治療の割り当てを改善するよ。
Xuqiao Li, Ying Yan
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変わる報酬に適応することの課題を探ってみよう。
Joe Suk
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SDEを使ってマルチスケールシステムをモデル化して理解するための技術を調べてるんだ。パラメータ推定もね。
Pablo Ramses Alonso-Martin, Horatio Boedihardjo, Anastasia Papavasiliou
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統計的手法を使って、個々の特性が薬の反応にどう影響するかを分析する。
Han Cheng Lie
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統合ボラティリティを推定する方法と、それが投資家にとって重要な理由。
José E. Figueroa-López, Jincheng Pang, Bei Wu
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極端なシナリオにおける因果関係を分析するためのフレームワーク。
Juraj Bodik, Olivier C. Pasche
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ランダムフーリエ特徴を使って、2サンプルテストのより速い方法を調査中。
Ikjun Choi, Ilmun Kim
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N-クイーン問題を解決するためのアプローチの概要。
Nick Polson, Vadim Sokolov
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研究は、敵対的攻撃に対する機械学習の防御を強化することに焦点を当てている。
Zihan Ding, Kexin Jin, Jonas Latz
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Nii-Cは効率的なサンプリング技術でベイズデータ分析を改善するよ。
Sheng Jin, Wenxin Jiang, Dong-Hong Wu
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新しい手法が、ワッサースタイン近似を使って複雑なデータからの学習を強化する。
Hyemin Gu, Markos A. Katsoulakis, Luc Rey-Bellet
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複雑なデータをわかりやすいビジュアルフォーマットに変える方法。
Jan De Leeuw
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分位数回帰とMMアルゴリズムが色んな分野でデータ分析をどう改善するかを学ぼう。
Yifan Cheng, Anthony Yung Cheung Kuk
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赤ちゃんの脳がどんなふうに成長していくのか、そしてその成長に影響を与える要素についての探求。
Lingbin Bian, Nizhuan Wang, Yuanning Li
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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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