時間と周波数にわたる詳細な信号分析の方法。
Ali Moukadem, Barbara Pascal, Jean-Baptiste Courbot
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統計学
RSS新しい手法が弱い重力レンズ効果のデータを通じて宇宙の理解を深めてるよ。
T. Lucas Makinen, Alan Heavens, Natalia Porqueres
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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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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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新しい方法で遺伝学を通じて個体群動態の理解が進んでるよ。
Julie Zhang, Julia A. Palacios
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テクノロジーの影響と公共の感情についてのソーシャルメディアの会話を分析中。
Alina Landowska, Maciej Skorski, Krzysztof Rajda
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新しい機械学習技術は、洪水予測の精度を向上させることを目指してるよ。
Siddharth Khedkar, R. Willem Vervoort, Rohitash Chandra
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測定誤差を考慮した組成データ分析の精度を向上させるための新しいアプローチ。
Wenxi Tan, Lingzhou Xue, Songshan Yang
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新しい方法がロンドンの不動産市場についてのより良い洞察を提供するよ。
Kapil Gupta, Soudeep Deb
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データスペース反転は地熱エネルギー管理の予測精度を向上させる。
Alex de Beer, Andrew Power, Daniel Wong
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この記事では、適応アルゴリズムを使った臨床試験における再現性の重要性について話してるよ。
Kelly W. Zhang, Nowell Closser, Anna L. Trella
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深層学習モデルが来るオリンピックのハンドボールの試合結果を予測するよ。
Florian Felice
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健康研究における傾向スコアマッチングの新しい指標と自動化についての考察。
Alexandre Abraham, Andrés Hoyos Idrobo
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機能的アプローチを使った生存データ分析の新しい方法。
Elvira Romano, Giuseppe Loffredo, Fabrizio Maturo
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測定誤差を考慮した組成データ分析の精度を向上させるための新しいアプローチ。
Wenxi Tan, Lingzhou Xue, Songshan Yang
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新しい方法が高次元データ分析における変数選択を改善する。
Sumito Kurata, Kei Hirose
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ネットワークデータ分析における効果的なモデル選択のためのLASSOを探る。
Sergio Buttazzo, Göran Kauermann
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新しいフレームワークが、粒子ベースの技術を使って連続-離散状態空間モデルの分析を強化する。
Christopher Stanton, Alexandros Beskos
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この記事では、適応アルゴリズムを使った臨床試験における再現性の重要性について話してるよ。
Kelly W. Zhang, Nowell Closser, Anna L. Trella
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ハーバーミーンが外れ値のあるデータで安定した平均を提供する方法を学ぼう。
Jongmin Lee, Sungkyu Jung
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新しいモデルが事故後の交通予測を改善して、より良い管理ができるようになったよ。
Shuang Li, Ziyuan Pu, Nan Zhang
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新しい機械学習技術は、洪水予測の精度を向上させることを目指してるよ。
Siddharth Khedkar, R. Willem Vervoort, Rohitash Chandra
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トンプソンサンプリングがプライバシーを守りつつ、情報に基づいた選択をどうするか学ぼう。
Tingting Ou, Marco Avella Medina, Rachel Cummings
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健康研究における傾向スコアマッチングの新しい指標と自動化についての考察。
Alexandre Abraham, Andrés Hoyos Idrobo
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新しい方法が不確実性を取り入れて推薦システムを向上させる。
Xin Jiang, Kaiqiang Wang, Yinlong Wang
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機能的アプローチを使った生存データ分析の新しい方法。
Elvira Romano, Giuseppe Loffredo, Fabrizio Maturo
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新しいアプローチでDNAメチル化から生物学的年齢を推定する精度が向上した。
Zhe Fei, Yi Li
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TimeInfは、時間系列データの寄与を理解しやすくして、より良いモデルを作るのを助けるよ。
Yizi Zhang, Jingyan Shen, Xiaoxue Xiong
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データから動的システムの関数を推定する方法をいろんなモデルを使って学ぼう。
Christof Schötz, Maximilian Siebel
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新しいモデルは、観測データを使って常微分方程式の推定方法を改善するよ。
Christof Schötz
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グラフカットの重要性と統計的な振る舞いについての考察。
Leo Suchan, Housen Li, Axel Munk
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新しいアプローチでDNAメチル化から生物学的年齢を推定する精度が向上した。
Zhe Fei, Yi Li
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ハーバーミーンが外れ値のあるデータで安定した平均を提供する方法を学ぼう。
Jongmin Lee, Sungkyu Jung
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時系列分析が未来のトレンドを予測するのにどう役立つか学ぼう。
Deemat C Mathew, Hareesh G, Sudheesh
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新しいモデルは、重要な空間的および時間的関係をキャッチすることで、動画生成を向上させるよ。
Hengyu Fu, Zehao Dou, Jiawei Guo
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確率密度関数とサンプリング手法における勾配フローの役割を調べる。
José A. Carrillo, Yifan Chen, Daniel Zhengyu Huang
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データの類似点や違いを直感的に見る方法。
Jan de Leeuw
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新しい技術がデータサイエンスや金融における複雑な確率分布からのサンプリングを簡素化する。
Wei Guo, Molei Tao, Yongxin Chen
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空間データのパラメータを推定する新しいアプローチで、外れ値の影響を減らす。
Sihan Chen, Joydeep Chowdhury, Marc G. Genton
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fStressは、距離を測定してデータ分析を最適化することでモデルのフィッティングを手助けする。
Jan de Leeuw
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複雑なデータを多次元スケーリングで分析する現代的アプローチ。
Jan de Leeuw
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EMアルゴリズムのための迅速な収束技術についての考察。
Rocco Caprio, Adam M Johansen
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この記事では、バイアスを扱うために、マルチレベルモンテカルロ法でSAAを改善することについて話してるよ。
Devang Sinha, Siddhartha P. Chakrabarty
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この研究は、プーノのエネルギー管理における高度な予測技術の利点を強調している。
Cliver W. Vilca-Tinta, Fred Torres-Cruz, Josefh J. Quispe-Morales
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