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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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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大腸がん検診を始めるのに最適な年齢を分析して、より良い結果を得る。
Yi Xiong, Kwun C G Chan, Malka Gorfine
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新しい方法が神経ネットワークと空間データを使って貯留層モデリングを強化する。
Yuhe Wang
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新しい方法で、ラベルのないリモートセンシング画像を効率的にクラスタリングできる。
Isaac Ray, Alexei Skurikhin
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CUSUMチャートは、いろんな業界でプロセスの品質を監視するのにめっちゃ大事だよ。
Sandeep, Arup Ranjan Mukhopadhyay
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新しいモデルは、正確な分類と不確実性の推定を統合することでECG分析を改善します。
Ukamaka V. Nnyaba, Hewan M. Shemtaga, David W. Collins
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新しい方法が、いろんな分野で実験のデザインや評価の仕方を改善してるよ。
Xietao Zhou, Steven G. Gilmour
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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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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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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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新しい方法は、さまざまなデータを組み合わせて因果関係をよりよく理解する。
Sergio Hernan Garrido Mejia, Elke Kirschbaum, Armin Kekić
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専門家と統計学者のコラボで因果グラフを作る新しいアプローチ。
Eli Y. Kling
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複雑な行動データのグループを識別する新しい方法で、より良い洞察が得られる。
Christopher M. Crawford, Jonathan J. Park, Sy-Miin Chow
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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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この記事では、不均衡データを持つケースコントロール研究での推定を改善する方法について話しているよ。
Hengchao Shi, Ming Zheng, Wen Yu
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新しい方法は、さまざまなデータを組み合わせて因果関係をよりよく理解する。
Sergio Hernan Garrido Mejia, Elke Kirschbaum, Armin Kekić
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差分プライバシーがデータ分析をどう強化しつつ、個人情報を守るかを学ぼう。
Erzhi Liu, Jerry Yao-Chieh Hu, Alex Reneau
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スパースグラフがそのライングラフや性質にどう関係してるかを見てみよう。
Sevvandi Kandanaarachchi, Cheng Soon Ong
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新しい方法が機械学習モデルの予期しないデータの検出を強化する。
Yewen Li, Chaojie Wang, Xiaobo Xia
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新しい方法がベイジアンフレームワークでニューラルネットワークを使った意思決定分析を改善するんだ。
Dominik Straub, Tobias F. Niehues, Jan Peters
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Mambaは、機械学習を使って複雑なシステムを分析する新しい方法を提供するよ。
Zheyuan Hu, Nazanin Ahmadi Daryakenari, Qianli Shen
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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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望ましい結果に対する量子状態の近さを測定するための主要な方法。
Omar Fawzi, Aadil Oufkir, Robert Salzmann
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依存統計検定での帰無仮説の推定方法を分析する。
Nabaneet Das
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顧客が列で選ぶ選択肢とそれがサービス効率に与える影響を探ってみて。
Daniel Podorojnyi, Liron Ravner
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革新的な方法で患者のプライバシーを守りつつ、医療研究の協力を進めてるよ。
Mengtong Hu, Xu Shi, Peter X. -K. Song
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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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因果関係がいろんな分野の決定にどう影響するかを探ってみよう。
Ziyang Jiao, Ce Guo, Wayne Luk
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E2Treeはアンサンブルモデルの説明性を高め、意思決定プロセスへの理解を深めるんだ。
Massimo Aria, Agostino Gnasso, Carmela Iorio
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新しい方法が複雑なシステムの予測を改善してる、特に地球科学で。
Hamza Ruzayqat, Omar Knio
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新しい方法がノイズの多い医療データの画像再構築を改善する。
Xiongwen Ke, Yanan Fan, Qingping Zhou
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