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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データプライバシーとユーザーアクセスを向上させるためのフェデレーテッドラーニングを簡単にするウェブアプリ。
Chamith Mawela, Chaouki Ben Issaid, Mehdi Bennis
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科学者たちは、複雑な火星データを効果的に分析するためにネストされた融合を使っている。
Austin P. Wright, Scott Davidoff, Duen Horng Chau
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この方法は、さまざまな人々の健康データの正確さを向上させるよ。
Dandan Chen Kaptur, Yiqing Liu, Bradley Kaptur
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アイデアが社会的つながりやソーシャルメディアを通じてどう広がるかの分析。
Samuel Sánchez-Gutiérrez, Juan Sosa, Carolina Luque
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新しいモデルが、変化するデータによるランキングの課題に対応してるよ。
Yi Han, Thomas C. M. Lee
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この記事では、利用可能なデータを使って回復率と死亡率を推定する方法を紹介しているよ。
Samiran Ghosh, Malay Banerjee, Subhra Sankar Dhar
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研究結果における追加変数が統計的有意性にどんな影響を与えるかを調べる。
Danielle Tsao, Ronan Perry, Carlos Cinelli
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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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機能データを解析するための改善された方法を見てみよう。
Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca
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アイデアが社会的つながりやソーシャルメディアを通じてどう広がるかの分析。
Samuel Sánchez-Gutiérrez, Juan Sosa, Carolina Luque
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新しいモデルが、変化するデータによるランキングの課題に対応してるよ。
Yi Han, Thomas C. M. Lee
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因果機械学習は、サプライチェーンリスクの意思決定をより良くするための洞察を提供する。
Mateusz Wyrembek, George Baryannis, Alexandra Brintrup
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新しいアルゴリズムが参加者のデータを守りつつ、治療効果を推定するのに役立ってるよ。
Sharmistha Guha, Jerome P. Reiter
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治療の開始と中止が医療の結果にどう影響するかを調べている。
Lina M. Montoya, Elvin H. Geng, Michael Valancius
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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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引用ネットワークにおける文書のつながりを研究する新しい方法。
Alex Hayes, Karl Rohe
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新しい方法で、フーリエ特徴を使った高次元カーネル近似の効率が向上したよ。
Ayoub Belhadji, Qianyu Julie Zhu, Youssef Marzouk
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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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グラフ生成の柔軟性と効率を高める新しいフレームワーク。
Samuel Cognolato, Alessandro Sperduti, Luciano Serafini
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機能データを解析するための改善された方法を見てみよう。
Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca
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密度比推定が合成データの質を効果的に測る方法を学ぼう。
Thom Benjamin Volker, Peter-Paul de Wolf, Erik-Jan van Kesteren
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この記事では、機械学習技術を使ったアイテムの公平な配分について話してるよ。
Arun Verma, Indrajit Saha, Makoto Yokoo
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新しいモデルが高度な技術を使って金融のリスク評価を改善してるよ。
Rangika Peiris, Minh-Ngoc Tran, Chao Wang
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この記事では、ランダム特徴を使ったカーネル分位回帰の新しいアプローチを紹介するよ。
Caixing Wang, Xingdong Feng
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機能データを解析するための改善された方法を見てみよう。
Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca
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新しいスペクトルアルゴリズムが、ラベル付きネットワークでのコミュニティ復元を改善することを目指してるんだ。
Julia Gaudio, Heming Liu
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新しいモデルが、変化するデータによるランキングの課題に対応してるよ。
Yi Han, Thomas C. M. Lee
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研究結果における追加変数が統計的有意性にどんな影響を与えるかを調べる。
Danielle Tsao, Ronan Perry, Carlos Cinelli
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テキストデータのトピックモデリングを強化するためのツリー構造の利用に関する研究。
Sunrit Chakraborty, Rayleigh Lei, XuanLong Nguyen
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複雑なデータを統計分析で扱う新しいアプローチ。
Naresh Garg, Litty Mathew, Isha Dewan
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グルンバウムの不等式を複雑な幾何学的環境に適用することを探求してる。
Victor-Emmanuel Brunel, Shin-ichi Ohta, Jordan Serres
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研究は細胞の動きを追跡するためのデータフィルタリング技術を改善している。
Jan Szalankiewicz, Cristina Martinez-Torres, Wilhelm Stannat
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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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MCMCサンプルの信頼性を分析するための改善されたテクニックを紹介します。
Luke Duttweiler, Jonathan Klus, Brent Coull
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空間と時間にわたる出来事を研究するための新しいツール。
Nicoletta D'Angelo, Giada Adelfio
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ランジュバン動力学が従来の方法よりもパラメータ推定をどう改善するかを学ぼう。
Chris Chi, Jonathan Weare, Aaron R. Dinner
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不確実性の中でのより良い意思決定のための革新的な計算技術を使った方法。
Nick Polson, Fabrizio Ruggeri, Vadim Sokolov
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HPVの影響と子宮頸がんを減らすためのワクチン戦略についての研究。
Andrew Iskauskas, Jamie A. Cohen, Danny Scarponi
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