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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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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新しい方法が、マーケティングの行動が時間をかけてキャンペーンの結果にどう影響するかを明らかにする。
Juan David Carranza-Sánchez, Juan Sosa
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脳のケガの異常を検出する新しい方法が期待できる結果を示してるよ。
Jie Li, Gary Green, Sarah J. A. Carr
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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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研究がコロンビアの癌死亡率を分析する新しい方法を明らかにした。
Lina Buitrago, Juan Sosa, Cristian Gonzáles
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政治的暴力を分析する新しいアプローチが、リスク評価と対応戦略を改善する。
Raiha Browning, Hamish Patten, Judith Rousseau
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この記事では、大規模行動と病気の広がりのネットワークモデルの関連性について話してるよ。
Thien-Minh Le, Jukka-Pekka Onnela
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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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新しいモデルがSRTデータを使って組織内の遺伝子発現の分析を強化してるよ。
Bencong Zhu, Guanyu Hu, Xiaodan Fan
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ノイズのあるストリーミングデータから真の分布を推定する新しい方法。
Stefano Favaro, Sandra Fortini
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新しい方法がサブグループの特定を強化し、より効果的な医療治療を実現する。
Xu Liu, Jian Huang, Yong Zhou
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壊れたデータを使った仮説検定の強力な方法を紹介するよ。
Aytijhya Saha, Aaditya Ramdas
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ノイズのあるストリーミングデータから真の分布を推定する新しい方法。
Stefano Favaro, Sandra Fortini
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メタフロー・マッチングは、細胞の挙動や治療反応の理解を深めるんだ。
Lazar Atanackovic, Xi Zhang, Brandon Amos
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アルゴリズムはユーザーの好みのフィードバックにおけるバイアスや遅延に直面してる。
Bongsoo Yi, Yue Kang, Yao Li
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広いベイジアンニューラルネットワークにおける効果的なサンプリング手法を見てみよう。
Lucia Pezzetti, Stefano Favaro, Stefano Peluchetti
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機械学習における特権情報の役割と効果を調べる。
Danil Provodin, Bram van den Akker, Christina Katsimerou
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マルチアームドバンディットのフレームワーク内でのRAIを使って意思決定を最適化する方法を見てみよう。
Sarvesh Gharat, Aniket Yadav, Nikhil Karamchandani
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データトレンドの変化を見つける新しいアプローチを発見しよう。
Anna Markovich, Nikita Puchkin
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多エージェント学習の新しい手法は、多様なエージェントの課題に取り組んでるよ。
Batuhan Yardim, Niao He
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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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転移学習が限られたデータで機械学習の成果をどう向上させるかを学ぼう。
Steve Hanneke, Samory Kpotufe
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センサーデータを用いたパレートタイプI分布の評価方法の改善。
Avhad Ganesh Vishnu, Ananya Lahiri, Sudheesh K. Kattumannil
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この記事では、健康データ分析における不確実性を測ることの重要性について話してるよ。
Carlos García Meixide, Michael R. Kosorok, Marcos Matabuena
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複雑なデータ分析のための変数選択方法を見てみよう。
Takashi Takahashi
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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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医療研究の効率的な生存分析のための新しいツールを発見しよう。
Rim Alhajal, Oskar Laverny
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