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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研究がリスクファクターを使って大腸がんスクリーニングを改善するモデルを開発した。
Daniel Corrales, Alejandro Santos-Lozano, Susana López-Ortiz
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科学者たちがダークマター信号を分析するための改良された技術を開発した。
Juehang Qin, Christopher Tunnell
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オーストラリアの都市開発における道路ネットワークの影響を調査する。
M. K. M Ng, Z. Shabrina, S. Sarkar
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この研究は、高次元拡散モデルにおけるLassoの効果を調べている。
Chiara Amorino, Francisco Pina, Mark Podolskij
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銃暴力のパターンを分析して、コミュニティの安全戦略を改善する。
Zheng Dong, Yao Xie
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キュビエのハクジラとソナー曝露への反応について学ぼう。
Joshua Hewitt, Nicola J. Quick, Alan E. Gelfand
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NFLの試合でのチームのパフォーマンスに対する休息の影響を分析する。
Michael J Lopez, Thompson J Bliss
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新しい方法が時間をかけて複数の治療法の試験を改善するんだ。
Dhrubajyoti Ghosh, Sheng Luo
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スペクトル分析を使って複雑な時系列データを分類する方法。
Sarbojit Roy, Malik Shahid Sultan, Hernando Ombao
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革新的なアプローチが臨床試験の分析と効率を向上させる。
Svetlana Cherlin, James M S Wason
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この論文は、実験デザインを最適化して効率と成果を向上させる方法について話してるよ。
Jinglong Zhao
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柔軟なデータ収集方法を使った因果推論への新しいアプローチ。
Abhinandan Dalal, Patrick Blöbaum, Shiva Kasiviswanathan
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不確実性の中で回帰モデル選択を簡素化する方法。
Brian Knaeble, R. Mitchell Hughes, George Rudolph
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ディープリミットモデルフリー手法が予測と不確実性管理をどう改善するか学ぼう。
Kejin Wu, Dimitris N. Politis
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この記事では、ベイズ法と頻度主義法がデータ分析において外れ値をどのように扱うかを考察します。
Philippe Gagnon, Alain Desgagné
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新しい方法が時間をかけて複数の治療法の試験を改善するんだ。
Dhrubajyoti Ghosh, Sheng Luo
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スペクトル分析を使って複雑な時系列データを分類する方法。
Sarbojit Roy, Malik Shahid Sultan, Hernando Ombao
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この記事では、内在次元が画像タイプごとのニューラルネットワークのパフォーマンスにどのように影響するかを調べているよ。
Nicholas Konz, Maciej A. Mazurowski
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新しい方法が予測誤差とモデルの複雑さについての洞察を明らかにしている。
Mark K. Transtrum, Gus L. W. Hart, Tyler J. Jarvis
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複雑な調整を避けながら、拡散モデルを強化する革新的なアプローチ。
Xiner Li, Yulai Zhao, Chenyu Wang
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新しいベイズアプローチが複雑なシステムとその動態のモデリングを強化する。
Max D. Champneys, Timothy J. Rogers
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SwipeRxは、個別化された薬局のおすすめや患者ケアの向上のためにAIを使ってるよ。
Ana Fernández del Río, Michael Brennan Leong, Paulo Saraiva
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新しい方法が、限られたラベリングでのグラフベースのタスクにおけるアクティブラーニングを強化する。
Yuanchen Wu, Yubai Yuan
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新しい誤差境界が、安全が重要な分野でのGPRの信頼性を向上させるよ。
Robert Reed, Luca Laurenti, Morteza Lahijanian
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新しい方法が予測誤差とモデルの複雑さについての洞察を明らかにしている。
Mark K. Transtrum, Gus L. W. Hart, Tyler J. Jarvis
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固有値が統計分析やモデル評価を改善する役割を探ろう。
Bruno Ebner, María Dolores Jiménez-Gamero, Bojana Milošević
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学習率が予測性能に与える影響を調べる。
Yann McLatchie, Edwin Fong, David T. Frazier
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この研究は、高次元拡散モデルにおけるLassoの効果を調べている。
Chiara Amorino, Francisco Pina, Mark Podolskij
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新しい方法が時系列データの分析精度を向上させる。
Simone Tonini, Francesca Chiaromonte, Alessandro Giovannelli
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統計における正規混合モデルの複雑さについての考察。
Ya'acov Ritov
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柔軟なデータ収集方法を使った因果推論への新しいアプローチ。
Abhinandan Dalal, Patrick Blöbaum, Shiva Kasiviswanathan
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定常増分調和可能安定プロセスとそのさまざまな分野での応用を探ってみて。
Ly Viet Hoang, Evgeny Spodarev
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さまざまな分野でのボラティリティを推定する柔軟なモデルを紹介します。
Jason B. Cho, David S. Matteson
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O-ISACは、スマートなテクノロジーのためにコミュニケーションとセンシングを融合させるよ。
Alireza Ghazavi Khorasgani, Mahtab Mirmohseni, Ahmed Elzanaty
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新しい方法が複雑なネットワークの分析時間を効果的に短縮する。
Roberto Casarin, Antonio Peruzzi
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研究者たちは、プライバシーを向上させるために共有データから個人を特定するリスクを評価してる。
Marco Battiston, Lorenzo Rimella
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Air-HOLPは複雑なデータセットでの特徴選択を改善し、精度と効率のバランスを取るんだ。
Ibrahim Joudah, Samuel Muller, Houying Zhu
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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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