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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最先端の科学をわかりやすく解説
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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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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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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新しいアプローチで、データが限られた地域の新生児死亡率の推定が改善されるよ。
Alana McGovern, Katherine Wilson, Jon Wakefield
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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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DNAメチル化パターンを使って膀胱癌のリスクを特定する新しいアプローチ。
Iris Ivy Gauran, Patrick Wincy Reyes, Erniel Barrios
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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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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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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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新しい指標が研究者たちに動物の行動をもっと正確に研究する手助けをしてるよ。
Maria Letícia Salvador, Gabriel Rodrigues Palma, Rafael de Andrade Moral
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範囲ベースのアプローチは、薬の品質属性の類似性を評価するのに役立つよ。
Gerhard Gössler, Vera Hofer, Hans Manner
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新しいアプローチで、データが限られた地域の新生児死亡率の推定が改善されるよ。
Alana McGovern, Katherine Wilson, Jon Wakefield
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この部分では、標準的なセットアップなしで介入を評価する方法を考察しているよ。
Zach Shahn, Laura Hatfield
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特徴配分モデルが種の多様性や生態学的洞察を研究するのにどう役立つかを学ぼう。
Lorenzo Ghilotti, Federico Camerlenghi, Tommaso Rigon
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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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データ駆動型技術を使ったマルチスケールシステムのスローダイナミクスを予測する新しい方法。
Yuan Chen, Dongbin Xiu
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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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データ駆動型の方法と専門家の知識を組み合わせると、空間推定の精度が向上するよ。
Cong Zhang, Shuyi Du, Hongqing Song
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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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高次元設定におけるカーネル回帰の課題と洞察を探る。
Weihao Lu, Jialin Ding, Haobo Zhang
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新しい方法が、方向性を考慮することで機能データの分析を向上させる。
Omar Kassi, Sunny G. W. Wang
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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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SCRAMBLEは、データ分析を強化して、外れ値を管理し、明確さを促進するよ。
Pia Pfeiffer, Laura Vana-Gür, Peter Filzmoser
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