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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マーケティングミックスモデルが、ビジネスが広告の効果を評価するのにどう役立つかを探ってみよう。
Ryan Dew, Nicolas Padilla, Anya Shchetkina
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研究がランニングのバイオメカニクス分析と怪我予防の新しい方法を明らかにした。
Edward Gunning, Steven Golovkine, Andrew J. Simpkin
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研究は、ランニングスピードがランナーのヒップと膝の角度にどう影響するかを調べてるよ。
Edward Gunning, Steven Golovkine, Andrew J. Simpkin
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Statcheckの統計結果検証における限界に関する研究。
Ingmar Böschen
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研究者たちは、排出線が巨大分子雲の条件をどう示すかを評価している。
Lucas Einig, Pierre Palud, Antoine Roueff
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ブラウン運動のさまざまな分野での重要性を探る。
Elvis Han Cui
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研究がリスクファクターを使って大腸がんスクリーニングを改善するモデルを開発した。
Daniel Corrales, Alejandro Santos-Lozano, Susana López-Ortiz
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科学者たちがダークマター信号を分析するための改良された技術を開発した。
Juehang Qin, Christopher Tunnell
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カテゴリーデータセットの外れ値を特定する方法を紹介します。
Efthymios Costa, Ioanna Papatsouma
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アスリートのパフォーマンスを評価するために統計モデルを使うことについての見方。
M-Z. Spyropoulou, J. Hopker, J. E. Griffin
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データの中で因果関係を見つける方法についてのなぞり。
Kai Z. Teh, Kayvan Sadeghi, Terry Soo
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研究がランニングのバイオメカニクス分析と怪我予防の新しい方法を明らかにした。
Edward Gunning, Steven Golovkine, Andrew J. Simpkin
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研究は、ランニングスピードがランナーのヒップと膝の角度にどう影響するかを調べてるよ。
Edward Gunning, Steven Golovkine, Andrew J. Simpkin
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研究結果をまとめることで、p値分析を通じてより明確な結論が得られるよ。
Leonhard Held, Felix Hofmann, Samuel Pawel
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スペクトル分析を使って複雑な時系列データを分類する方法。
Sarbojit Roy, Malik Shahid Sultan, Hernando Ombao
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革新的なアプローチが臨床試験の分析と効率を向上させる。
Svetlana Cherlin, James M S Wason
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新しい方法は、モデルを進化するデータパターンに合わせて調整することで分類を強化する。
Changze Huang, Di Wang
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新しい方法は、人間の入力を取り入れて機械学習モデルのOOD学習を強化するんだ。
Haoyue Bai, Xuefeng Du, Katie Rainey
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新しい手法は、異常検知のために密度推定と深層学習を組み合わせてるよ。
Joseph Gallego-Mejia, Oscar Bustos-Brinez, Fabio A. González
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ガウス過程が機械学習における予測の不確実性にどう対処するかを学ぼう。
Difeng Cai, Edmond Chow, Yuanzhe Xi
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新しい方法がいろんな分野でのポイント分布の分析を強化するよ。
Hee-Geon Kang, Sunggon Kim
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スペクトル分析を使って複雑な時系列データを分類する方法。
Sarbojit Roy, Malik Shahid Sultan, Hernando Ombao
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この記事では、内在次元が画像タイプごとのニューラルネットワークのパフォーマンスにどのように影響するかを調べているよ。
Nicholas Konz, Maciej A. Mazurowski
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新しい方法が予測誤差とモデルの複雑さについての洞察を明らかにしている。
Mark K. Transtrum, Gus L. W. Hart, Tyler J. Jarvis
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ノイズが回帰モデルとその予測にどう影響するかを探る。
Insha Ullah, A. H. Welsh
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一般化フレシェ平均とその現代データ分析における役割についての考察。
Andrea Aveni, Sayan Mukherjee
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データの中で因果関係を見つける方法についてのなぞり。
Kai Z. Teh, Kayvan Sadeghi, Terry Soo
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ガウス過程が機械学習における予測の不確実性にどう対処するかを学ぼう。
Difeng Cai, Edmond Chow, Yuanzhe Xi
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ブラウン運動のさまざまな分野での重要性を探る。
Elvis Han Cui
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新しい方法が予測誤差とモデルの複雑さについての洞察を明らかにしている。
Mark K. Transtrum, Gus L. W. Hart, Tyler J. Jarvis
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固有値が統計分析やモデル評価を改善する役割を探ろう。
Bruno Ebner, María Dolores Jiménez-Gamero, Bojana Milošević
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学習率が予測性能に与える影響を調べる。
Yann McLatchie, Edwin Fong, David T. Frazier
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アスリートのパフォーマンスを評価するために統計モデルを使うことについての見方。
M-Z. Spyropoulou, J. Hopker, J. E. Griffin
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新しい方法がいろんな分野でのポイント分布の分析を強化するよ。
Hee-Geon Kang, Sunggon Kim
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Statcheckの統計結果検証における限界に関する研究。
Ingmar Böschen
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さまざまな分野でのボラティリティを推定する柔軟なモデルを紹介します。
Jason B. Cho, David S. Matteson
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O-ISACは、スマートなテクノロジーのためにコミュニケーションとセンシングを融合させるよ。
Alireza Ghazavi Khorasgani, Mahtab Mirmohseni, Ahmed Elzanaty
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新しい方法が複雑なネットワークの分析時間を効果的に短縮する。
Roberto Casarin, Antonio Peruzzi
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研究者たちは、プライバシーを向上させるために共有データから個人を特定するリスクを評価してる。
Marco Battiston, Lorenzo Rimella
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Air-HOLPは複雑なデータセットでの特徴選択を改善し、精度と効率のバランスを取るんだ。
Ibrahim Joudah, Samuel Muller, Houying Zhu
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