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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新しい方法が、政治的信念がさまざまなトピックでどのように繋がっているかを明らかにした。
Letizia Iannucci, Ali Faqeeh, Ali Salloum
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予知保全は、産業が機器の故障にうまく備えるのを助けるよ。
Bogdan Łobodziński
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異なるグループが研究でどんな影響を受けるかをよりよく理解する方法。
Daniel R. Kowal
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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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ネットワークでより良い接続とクラスタリングを実現するモデルを紹介するよ。
Iuliia Promskaia, Adrian O'Hagan, Michael Fop
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オペレーター上の回帰を使って量子確率の新しい統計手法を探ってる。
Suprio Bhar, Subhra Sankar Dhar, Soumalya Joardar
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異なるグループが研究でどんな影響を受けるかをよりよく理解する方法。
Daniel R. Kowal
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効果的なABテストの戦略を学んで、意思決定や結果を向上させよう。
Eric Bax, Arundhyoti Sarkar, Alex Shtoff
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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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新しいモデルは、音色と構造を分けてより良い音声制作を実現する。
Nils Demerlé, Philippe Esling, Guillaume Doras
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新しいフレームワークが、分布的にロバストな最適化技術を使って極値推定を強化する。
Patrick Kuiper, Ali Hasan, Wenhao Yang
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ネットワークでより良い接続とクラスタリングを実現するモデルを紹介するよ。
Iuliia Promskaia, Adrian O'Hagan, Michael Fop
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この記事は、AIにおける不確実性の重要な役割について明らかにしている。
Keivan Shariatmadar
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認証されたアンラーニングとそのデータプライバシー保護における役割を探る。
Binchi Zhang, Yushun Dong, Tianhao Wang
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新しい方法が組織の遺伝子発現の理解を深める。
Wenbin Zhou, Jin-Hong Du
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保険会社が目標を達成するために提案を調整する方法を理解する。
Edward James Young, Alistair Rogers, Elliott Tong
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DeepONetに不確実性定量化を組み込むことで、複雑な物理システムの予測が向上する。
Soban Nasir Lone, Subhayan De, Rajdip Nayek
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量子システムにおけるパラメータ推定を高度な技術で改善する研究。
Federico Girotti, Alfred Godley, Mădălin Guţă
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異なるグループが研究でどんな影響を受けるかをよりよく理解する方法。
Daniel R. Kowal
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ランダム幾何グラフを通じたネットワーク内の接続の研究。
Kiril Bangachev, Guy Bresler
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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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ノイズのある複雑な関数を最適化するための効果的なアルゴリズムを紹介します。
Christophe Andrieu, Nicolas Chopin, Ettore Fincato
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ネットワークでより良い接続とクラスタリングを実現するモデルを紹介するよ。
Iuliia Promskaia, Adrian O'Hagan, Michael Fop
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新しいモデルが、蚊を介してどうやってアルボウイルスが広がるのかの複雑さを明らかにした。
Léa Loisel, Vincent Raquin, Maxime Ratinier
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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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