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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新しい方法が、いろんな年齢での死亡予測の精度を高めてるよ。
Han Lin Shang, Steven Haberman
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治療効果と患者ケアを向上させるための適応試験デザインの開発。
Gianmarco Caruso, Pavel Mozgunov
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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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データの不確実性の中で予測精度を向上させる新しいアプローチ。
Kathleen E. Miao, Silvana M. Pesenti
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新しい方法とデータの洞察を使ってリテラシープログラムの治療効果を分析中。
R. Teal Witter, Christopher Musco
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機械学習は公式統計の生産と正確性を向上させる。
Marco Puts, David Salgado, Piet Daas
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Foresterは、Rユーザー向けに使いやすいパッケージで機械学習を簡単にしてくれるよ。
Hubert Ruczyński, Anna Kozak
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研究における治療効果を評価するためのより良い方法についての考察。
Hugo Gobato Souto, Francisco Louzada Neto
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マン-ホイットニー検定のためのより良い分散推定のために、偏りのない推定量を紹介します。
Edgar Brunner, Frank Konietschke
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動的な環境での意思決定を、レストレスバンディット戦略を使って見てみよう。
Vishesh Mittal, Rahul Meshram, Surya Prakash
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この記事では、手法を組み合わせることでオペレーターの学習効果が向上することについて話しています。
Carlos Mora, Amin Yousefpour, Shirin Hosseinmardi
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新しい方法とデータの洞察を使ってリテラシープログラムの治療効果を分析中。
R. Teal Witter, Christopher Musco
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新しいアプローチが、ナウキャスティングを使ってニューラルネットワークのトレーニングスピードと効率を改善した。
Boris Knyazev, Abhinav Moudgil, Guillaume Lajoie
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データがチューニングやリアルタイム適応を通じてアルゴリズムのパフォーマンスをどう影響するかを学ぼう。
Maria-Florina Balcan, Anh Tuan Nguyen, Dravyansh Sharma
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機械学習は公式統計の生産と正確性を向上させる。
Marco Puts, David Salgado, Piet Daas
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新しい方法は、専門知識を取り入れてより良い推定を行うことで学習を強化する。
Getachew K Befekadu
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効率的な事後推定のために、深層学習とベイズ推論を組み合わせる。
Marvin Schmitt, Chengkun Li, Aki Vehtari
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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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変化し続けるシステムで分散を見積もる効率的な方法を紹介するよ。
Shubhada Agrawal, Prashanth L. A., Siva Theja Maguluri
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不完全なデータセットから正確に値を推定する方法を学ぼう。
Thomas B. Berrett
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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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平均とc統計量を使ってリスク分布を決定する方法。
Mohsen Sadatsafavi, Tae Yoon Lee, John Petkau
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