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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この研究は、アルバイトが高校生の数学の成績にどう影響するかを調べてるよ。
Nathan McJames, Ann O'Shea, Andrew Parnell
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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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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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GDID法が研究における因果分析をどう強化するかを見てみよう。
Yiqing Xu, Anqi Zhao, Peng Ding
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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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データシフトの評価と理解を通じてUDA手法を改善する研究。
Yanis Lalou, Théo Gnassounou, Antoine Collas
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ベイズ推論が新しい証拠で信念をどう更新するかを学ぼう。
Duncan K. Foley, Ellis Scharfenaker
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時間を通じて似た健康リスクで地域をグループ化するモデル。
Ruiman Zhong, Erick A. Chacón-Montalván, Paula Moraga
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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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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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新しいフレームワークが機械学習の理論と実践をつなげる。
Hong Jun Jeon, Benjamin Van Roy
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新しい方法が放物型偏微分方程式の解法を簡素化するんだ。
Xingzi Xu, Ali Hasan, Jie Ding
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機械学習における線形回帰モデルの解釈の課題を検討する。
Ahmed M Salih, Yuhe Wang
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新しいアプローチが生成モデルを強化して、効率的な化合物発見を実現。
Leo Klarner, Tim G. J. Rudner, Garrett M. Morris
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この研究は、アルバイトが高校生の数学の成績にどう影響するかを調べてるよ。
Nathan McJames, Ann O'Shea, Andrew Parnell
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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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新しいアルゴリズムがランダムフーリエニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる。
Owen Davis, Gianluca Geraci, Mohammad Motamed
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さまざまな分野での異常を特定する方法を探ってみて。
Thomas Cass, Lukas Gonon, Nikita Zozoulenko
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MGMC法は、複雑なガウス分布のサンプリング効率を向上させるよ。
Yoshihito Kazashi, Eike H. Müller, Robert Scheichl
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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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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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