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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統計学
RSS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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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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新しいスコアリング方法が病気リスクの予測を改善して、患者ケアを向上させる。
Kehao Zhu, Yingye Zheng, Kwun Chuen Gary Chan
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グレーター・ボストンの低所得者向けの公共交通アクセスを調査中。
Daniela Shuman, Xiaotong Guo, Nicholas S. Caros
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子供の手書きの困難についての研究と、テクノロジーが診断にどのように役立つか。
Yunjiao Lu, Jean-Charles Quinton, Caroline Jolly
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この研究は、ちょっとした変化が言語モデルの反応にどう影響するかを評価してるよ。
Samuel Ackerman, Ella Rabinovich, Eitan Farchi
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この論文はAIシステムの公平性の必要性について触れてるよ。
Shiqi Fang, Zexun Chen, Jake Ansell
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ネットワーク内のコミュニティを安定して信頼性高く特定する方法。
Fabio Morea, Domenico De Stefano
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COVID-19パンデミック中のリアルタイムモデルの影響を分析する。
Paul J Birrell, Joshua Blake, Joel Kandiah
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人間の活動がナーヴァルの行動に影響を与えてて、彼らの生息地での音が増えてるんだ。
Alexandre Delporte, Susanne Ditlevsen, Adeline Samson
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ペアワイズ分析を使った因果関係を明らかにする新しいアプローチ。
Alexandre Trilla, Nenad Mijatovic
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新しいスコアリング方法が病気リスクの予測を改善して、患者ケアを向上させる。
Kehao Zhu, Yingye Zheng, Kwun Chuen Gary Chan
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RapPCAを見てみよう、複雑なデータの扱いを改善する方法だよ。
Si Cheng, Magali N. Blanco, Timothy V. Larson
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騒がしいデータから最適な選択肢を自信を持って特定する新しい方法。
Tianyu Zhang, Hao Lee, Jing Lei
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研究によると、新しい血液マーカーが転移性前立腺癌の生存予測を改善することがわかった。
Glenn Heller, Sean M. Devlin
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行列補完を使って時系列データの精度を上げる。
Thomas Poudevigne, Owen Jones
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ガンマファミリーディストリビューションを使った新しいテクニックが、センシティブなデータセットのプライバシーを向上させるよ。
James Jackson, Robin Mitra, Brian Francis
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依存関係と平均効果を調べて、モデル精度を改善する。
Bailey Andrew, David R. Westhead, Luisa Cutillo
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この研究は、反実仮想説明とバランス技術が学生の成功予測に与える影響を調べている。
Mustafa Cavus, Jakub Kuzilek
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ニューラルモデルがオプション価格の精度と柔軟性をどう向上させるかを発見しよう。
Jimin Lin, Guixin Liu
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機械学習システムでの公平な意思決定のための新しい手法を探ってる。
Razieh Nabi, David Benkeser
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新しいモデルは、さまざまな分野での機能ベースのデータの取り扱いを簡素化するよ。
Justin Bunker, Mark Girolami, Hefin Lambley
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常に流れるデータから未来の出来事を予測する方法を探ってる。
Aleena Chanda, N. V. Vinodchandran, Bertrand Clarke
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この記事ではカーネルリッジ回帰と、それが機械学習における重要性について説明するよ。
Parthe Pandit, Zhichao Wang, Yizhe Zhu
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顧客行動予測におけるアイテム依存関係管理の新しいモデル。
Takahiro Kawashima, Hideitsu Hino
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RapPCAを見てみよう、複雑なデータの扱いを改善する方法だよ。
Si Cheng, Magali N. Blanco, Timothy V. Larson
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この記事ではカーネルリッジ回帰と、それが機械学習における重要性について説明するよ。
Parthe Pandit, Zhichao Wang, Yizhe Zhu
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この記事では、予測不可能なシステムのための統計モデルにおけるメタ整合性を考察する。
Zachary P Adams, Sayan Mukherjee
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バンドされたりスパースな共分散演算子を推定する方法についての深掘り。
Omar Al-Ghattas, Jiaheng Chen, Daniel Sanz-Alonso
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騒がしいデータから最適な選択肢を自信を持って特定する新しい方法。
Tianyu Zhang, Hao Lee, Jing Lei
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新しい方法が非定常時系列データの統計分析を向上させる。
Soham Bonnerjee, Sayar Karmakar, Wei Biao Wu
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取引日中の株価の相関がどう変わるかを探る。
Kim Christensen, Ulrich Hounyo, Zhi Liu
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拡散モデルに関する新しい知見が、データ生成における効率と適応性を高めてるよ。
Gen Li, Yuting Wei, Yuejie Chi
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UCBアルゴリズムの概要とデータ収集におけるその安定性。
Koulik Khamaru, Cun-Hui Zhang
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RapPCAを見てみよう、複雑なデータの扱いを改善する方法だよ。
Si Cheng, Magali N. Blanco, Timothy V. Larson
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新しい技術がマルコフ連鎖データからの価値推定を改善する。
Hyebin Song, Stephen Berg
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研究者たちが、心理データの時間によるトレンドを特定する新しい方法を紹介したよ。
Nicoletta D'Angelo
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新しい方法で生態データを使った種の相互作用の分析が速くなったよ。
Bert van der Veen, Robert Brian O'Hara
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データ削除がMCMC分析の結論に与える影響を調べる。
Tin D. Nguyen, Ryan Giordano, Rachael Meager
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メトロポリスアルゴリズムにおける受け入れ率の重要性を探る。
Aidan Li, Liyan Wang, Tianye Dou
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不確定パラメータを持つシステムのリスクを定量化する新しいアプローチ、ガウス混合モデルを使って。
Dingcheng Luo, Joshua Chen, Peng Chen
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アスリートのパフォーマンスを評価するために統計モデルを使うことについての見方。
M-Z. Spyropoulou, J. Hopker, J. E. Griffin
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