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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統計学
RSS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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合成データが従業員の行動分析をどうやって向上させつつ、プライバシーを守れるか学ぼう。
Rakshitha Jayashankar, Mahesh Balan
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研究によると、腫瘍医のチームワークが患者の臨床試験へのアクセスにどんな影響を与えるかがわかった。
Benjamin Smith, Tyler Pittman, Wei Xu
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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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合成データがプライバシーを守りつつ研究へのアクセスを可能にする方法を探る。
Gillian M Raab
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買い手と売り手のやり取りに関する研究で、マーケットプレイスの戦略を強化する。
Vaiva Pilkauskaitė, Jevgenij Gamper, Rasa Giniūnaitė
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選手評価のための期待ポイントを推定する際の問題と解決策を検討中。
Ryan S. Brill, Ryan Yee, Sameer K. Deshpande
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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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病気の広がりを測るための数学モデルの見方。
Fernando Rodriguez Avellaneda, Jorge Mateu, Paula Moraga
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この記事では、LLMが科学研究における欠けている変数をどうやって特定できるかを調べるよ。
Ivaxi Sheth, Sahar Abdelnabi, Mario Fritz
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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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2つの新しい方法が、いろんな分野での方向データの分析を改善するよ。
Michail Tsagris, Panagiotis Papastamoulis, Shogo Kato
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新しい方法が政策が極端な状況にいる人にどう影響するかを分析してるよ。
Yuya Sasaki, Yulong Wang
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この記事では、隠れ変数を持つネットワークにおける因果効果を推定する方法について説明しています。
Anna Guo, Razieh Nabi
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視覚分析でデータの質を向上させて、効果的なAIプロジェクトを実現しよう。
Mattias Tiger, Daniel Jakobsson, Anders Ynnerman
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過去の試験データを使って、今の治療評価を良くする。
Yujia Gu, Hanzhong Liu, Wei Ma
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新しい方法が脳の構造の形状分析を改善して、より良い医療診断を可能にする。
Mohsen Taheri, Stephen M. Pizer, Jörn Schulz
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AdEMAMixは、最近の勾配と過去の勾配をバランスさせることで、トレーニング効率を向上させるよ。
Matteo Pagliardini, Pierre Ablin, David Grangier
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少数ショット学習における信頼区間の見方と、それがモデル評価に与える影響。
Raphael Lafargue, Luke Smith, Franck Vermet
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新しい自己アンサンブルアプローチが敵対的変化に対するモデルのレジリエンスを向上させる。
Chang Dong, Zhengyang Li, Liangwei Zheng
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CRLがデータ内の因果関係をどのように特定するかに迫る。
Dingling Yao, Dario Rancati, Riccardo Cadei
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脳の神経細胞が情報を処理する速度を調べてる。
Roxana Zeraati, Anna Levina, Jakob H. Macke
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生物学における適合予測が不確実性の定量化をどう改善するかを見てみよう。
Alberto Portela, Julio R. Banga, Marcos Matabuena
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新しい手法が、シンボリック回帰と木構造探索技術を使って時系列分析を改善するよ。
Yi Xie, Tianyu Qiu, Yun Xiong
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この記事では、隠れ変数を持つネットワークにおける因果効果を推定する方法について説明しています。
Anna Guo, Razieh Nabi
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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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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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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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革新的なアプローチは、不完全なデータでの統計的検定の精度を高める。
Petr Philonenko, Sergey Postovalov
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ローカルサンプリングは、複雑なデータを効率よく扱う新しい方法を提供するよ。
Georg A. Gottwald, Sebastian Reich
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