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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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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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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新しい方法は、隠れた要因があっても少ない介入で因果効果を推定する。
Muhammad Qasim Elahi, Mahsa Ghasemi, Murat Kocaoglu
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分子雲の研究と星を作る役割についての考察。
Pablo Richard, Erwan Allys, François Levrier
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RSCUSUMは、データの変化を効率的かつ正確に検出する解決策を提供します。
Sean Moushegian, Suya Wu, Enmao Diao
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新しい方法が自動カーネル選択を使って因果発見の精度を向上させる。
Wenjie Wang, Biwei Huang, Feng Liu
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非遵守を考慮した臨床試験における正確なサンプルサイズ計算のためのツール。
Mohsen Soltanifar, Chel Hee Lee, Amin Shirazi
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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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ガウス過程が予測をどう改善してデータ分析の不確実性を管理するかを学ぼう。
Soonhong Cho, Doeun Kim, Chad Hazlett
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新しい方法でデータポイント間の距離測定の精度が向上する。
Peter Sorrenson, Daniel Behrend-Uriarte, Christoph Schnörr
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さまざまな分野で変化のプロセスを研究する方法を見てみよう。
Kieran S. Owens, Ben D. Fulcher
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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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新しい方法は、隠れた要因があっても少ない介入で因果効果を推定する。
Muhammad Qasim Elahi, Mahsa Ghasemi, Murat Kocaoglu
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この研究は、マルチインスタンス部分ラベル学習におけるターゲット戦略を通じて分類器のパフォーマンスを向上させる。
Kaifu Wang, Efthymia Tsamoura, Dan Roth
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機械学習のトレーニングとダイナミクスを詳しく見てみよう。
Amanda Olmin, Fredrik Lindsten
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RSCUSUMは、データの変化を効率的かつ正確に検出する解決策を提供します。
Sean Moushegian, Suya Wu, Enmao Diao
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研究は、高度なイメージングと機械学習技術を使って植物の特性に焦点を当ててるよ。
William Basener, Abigail Basener, Michael Luegering
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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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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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新しい手法が高次元統計における信頼区間を改善する。
Woonyoung Chang, Arun Kumar Kuchibhotla
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感度テストとその素材の安全性への影響を見てみよう。
Dennis Christensen
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ベイズ回帰モデルで同時に変数選択をするためのツール。
Virginia X. He, Matt P. Wand
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データ分析におけるサブワイブル分布の重要性を見てみよう。
F. William Townes
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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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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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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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