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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パーソナライズドプライシングがビジネスの成功や競争に与える影響を調査する。
Daniel García Rasines, Roi Naveiro, David Ríos Insua
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アップセルがユーザーの行動とプラットフォームの収益にどう影響するかを調べてる。
Aayush Chaudhary
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この研究は、ソーシャルコネクションが個人の結果に与える影響を評価してるよ。
Vanessa McNealis, Erica E. M. Moodie, Nema Dean
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COVID-19がいろんな原因による死亡率に与える影響を分析した研究。
Wei Zhang, Antonietta Mira, Ernst C. Wit
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DMLが企業に顧客の行動を効果的に測定する手助けをする方法を学ぼう。
Sushant More, Priya Kotwal, Sujith Chappidi
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新しいモデルは、フィールドでのプレイヤーの貢献の真の複雑さを反映している。
Emiliano Seri, Roberto Rocci, Thomas Brendan Murphy
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MOBOLFIはいろんなデータソースを使って効率的に意思決定のインサイトを強化するよ。
David Chen, Xinwei Li, Eui-Jin Kim
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BCARTモデルが保険のクレーム予測をどう改善するか学ぼう。
Yaojun Zhang, Lanpeng Ji, Georgios Aivaliotis
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Hardenはユーザーが依存症と戦うために行動や考えを追跡するのを助けるよ。
Nathan Henry
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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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異なる分野で複雑で非一様なデータを分析する方法を見つけよう。
Yunyi Zhang, Zhou Zhou
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ケースミックスが医療の予測モデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。
Wouter A. C. van Amsterdam
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方向特有の関係を持つ空間データのモデル化に向けた新しいアプローチ。
Liam Llamazares-Elias, Jonas Latz, Finn Lindgren
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多変量データ分析のためのICS技術を見てみよう。
Aurore Archimbaud
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研究者たちががん治療の生存率を評価する革新的な方法を開発。
Yi-Cheng Tai, Weijing Wang, Martin T. Wells
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DMLが企業に顧客の行動を効果的に測定する手助けをする方法を学ぼう。
Sushant More, Priya Kotwal, Sujith Chappidi
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この論文では、マルチアウトプット機械学習モデルの公平性を向上させる方法を提案してるよ。
Gang Li, Qihang Lin, Ayush Ghosh
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新しい技術は、希少な婦人科がんの患者のケアを改善することを目指しているよ。
Jacqueline Lammert, Nicole Pfarr, Leonid Kuligin
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プロシューマーはイランの厳しい市場でエネルギー供給と需要をバランスとってるよ。
Amir Noori, Babak Tavassoli, Alireza Fereidunian
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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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モデルの柔軟性がダイナミックな調整を通じて予測精度をどんだけ高めるかを調べてる。
Yicheng Li, Qian Lin
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新しい方法は、現実的な動きを実現するために物理ルールを組み込むことで生成モデルを強化する。
Zihan Zhou, Xiaoxue Wang, Tianshu Yu
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データ分析で効率的な変数削減のためのpsvmSDRパッケージを探ってみて。
Jungmin Shin, Seung Jun Shin, Andreas Artemiou
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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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異なる分野で複雑で非一様なデータを分析する方法を見つけよう。
Yunyi Zhang, Zhou Zhou
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患者特有のモデルは、心臓の血流や治療戦略の理解を深めるよ。
Karthik Menon, Andrea Zanoni, Owais Khan
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新しい方法で、ノイズ分布の知識がなくてもノイズの多いデータから信号復元が改善されるよ。
Jérémie Capitao-Miniconi, Elisabeth Gassiat, Luc Lehéricy
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DPPsとその多様なアイテムグループの選択における役割についての考察。
Hannah Friedman
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スパース正則化線形回帰とそのデータ分析への応用を理解するためのガイド。
Jasper Marijn Everink, Yiqiu Dong, Martin Skovgaard Andersen
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生成モデルと分位回帰を組み合わせて、効果的なデータ生成をする。
Johannes Schmidt-Hieber, Petr Zamolodtchikov
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データ分析で効率的な変数削減のためのpsvmSDRパッケージを探ってみて。
Jungmin Shin, Seung Jun Shin, Andreas Artemiou
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この研究は、ソーシャルコネクションが個人の結果に与える影響を評価してるよ。
Vanessa McNealis, Erica E. M. Moodie, Nema Dean
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新しい方法が、効率的な統計サンプリングのための温度選択を向上させる。
Daniel Zhao, Natesh S. Pillai
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この記事ではデータセットの蒸留と、それがさまざまな分野でどれほど重要かについて話してるよ。
Vyacheslav Kungurtsev, Yuanfang Peng, Jianyang Gu
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エージェントベースのモデリングとランダム数が健康研究をどう助けるかを学ぼう。
Daniel J. Klein, Romesh G. Abeysuriya, Robyn M. Stuart
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複雑なベイズ逆問題でのサンプリングを改善するための新しい方法。
Zhihang Xu, Xiaoyu Zhu, Daoji Li
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部分観測マルコフ過程を使ってパネルデータを分析する方法を学ぼう。
Carles Breto, Jesse Wheeler, Aaron A. King
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新しいモデルは、種の進化的関係を理解するのに役立つ。
Tianyu Xie, Musu Yuan, Minghua Deng
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