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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統計学
RSS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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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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研究者たちは、低地球軌道での衝突を防ぐためにモデルを強化している。
Erin Ashley, Carla Simon Sanz, Simone Servadio
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研究が、ブラジルでのデング熱とチクングニア熱の発生における気候の役割を明らかにした。
Eduardo C. Araujo, Claudia T. Codeço, Sandro Loch
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A/Bテストを分析する新しい方法が、レコメンデーションシステムでの意思決定を改善する。
Olivier Jeunen, Shubham Baweja, Neeti Pokharna
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この研究は、いろんな人たちの脳の構造が老化する違いを調べてるんだ。
Alphin J Thottupattu, Jayanthi Sivaswamy, Bharath Holla
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外部データソースを使って臨床試験の分析を強化する方法。
Jixian Wang, Ram Tiwari
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過去の出来事がランダムプロセスの未来の出来事にどう影響するかを見てみよう。
Haoming Wang
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新しい方法が、政治的信念がさまざまなトピックでどのように繋がっているかを明らかにした。
Letizia Iannucci, Ali Faqeeh, Ali Salloum
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予知保全は、産業が機器の故障にうまく備えるのを助けるよ。
Bogdan Łobodziński
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ROC分析の概要と診断テストの評価における役割。
Nathaniel P. Dowd, Bryan Blette, James D. Chappell
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複雑なデータ分析を通じて交通パターンを理解する総合的な視点。
Alexander Volkmann, Nikolaus Umlauf, Sonja Greven
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研究者は個々の患者の記録にアクセスせずに健康状態を調べることができる。
Marie Analiz April Limpoco, Christel Faes, Niel Hens
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さまざまな分野での分位数推定の重要性と方法を学ぼう。
Anurag Dey, Probal Chaudhuri
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線形回帰が研究で因果効果を推定するのにどう役立つかを見てみよう。
Jiafeng Chen
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新しいアプローチは、言語データを使って産業システムの問題診断を強化するんだ。
Alexandre Trilla, Ossee Yiboe, Nenad Mijatovic
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新しいアプローチが因果表現と拡散モデルを使って反実仮想生成を改善した。
Jiageng Zhu, Hanchen Xie, Jiazhi Li
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境界データのより良い分析のための統計モデルを紹介します。
Roberto Vila, Helton Saulo, Felipe Quintino
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分布強化学習が結果の分布を理解することで意思決定をどう変えるかを見てみよう。
Taehyun Cho, Seungyub Han, Kyungjae Lee
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eBayがデータインサイトを使ってベンダーの障害管理をどう改善できるか学ぼう。
Vivek Kaushik, Jason Tang
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自分のニーズに基づいて強化学習アルゴリズムを選ぶための実用ガイド。
Fabian Bongratz, Vladimir Golkov, Lukas Mautner
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持続的サンプリングは、データ分析のための逐次モンテカルロ法の効率を高めるんだ。
Minas Karamanis, Uroš Seljak
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CMCが時系列データの因果関係をどうやって特定するかをチェックしてみて。
Zsigmond Benkő, Bálint Varga, Marcell Stippinger
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統合研究での欠損データを扱うための柔軟なアプローチ。
Eric F. Lock
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新しいモデルは、音色と構造を分けてより良い音声制作を実現する。
Nils Demerlé, Philippe Esling, Guillaume Doras
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新しいフレームワークが、分布的にロバストな最適化技術を使って極値推定を強化する。
Patrick Kuiper, Ali Hasan, Wenhao Yang
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さまざまな分野での分位数推定の重要性と方法を学ぼう。
Anurag Dey, Probal Chaudhuri
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数学的手法がシステムの挙動を時間を通じて理解するのにどう役立つかを学ぼう。
Niels Richard Hansen
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ハイパージオメトリック分布とその統計学での応用について学ぼう。
Ken Yamamoto
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インターバルバレストロピーが特定のデータ範囲での不確実性を測るのにどう役立つかを学ぼう。
Raheleh Zamini, Somayeh Ghafouri, Faranak Goodarzi
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量子システムにおけるパラメータ推定を高度な技術で改善する研究。
Federico Girotti, Alfred Godley, Mădălin Guţă
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異なるグループが研究でどんな影響を受けるかをよりよく理解する方法。
Daniel R. Kowal
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ランダム幾何グラフを通じたネットワーク内の接続の研究。
Kiril Bangachev, Guy Bresler
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この記事ではカーネルリッジ回帰と、それが機械学習における重要性について説明するよ。
Parthe Pandit, Zhichao Wang, Yizhe Zhu
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eBayがデータインサイトを使ってベンダーの障害管理をどう改善できるか学ぼう。
Vivek Kaushik, Jason Tang
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持続的サンプリングは、データ分析のための逐次モンテカルロ法の効率を高めるんだ。
Minas Karamanis, Uroš Seljak
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ノイズのある複雑な関数を最適化するための効果的なアルゴリズムを紹介します。
Christophe Andrieu, Nicolas Chopin, Ettore Fincato
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ネットワークでより良い接続とクラスタリングを実現するモデルを紹介するよ。
Iuliia Promskaia, Adrian O'Hagan, Michael Fop
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新しいモデルが、蚊を介してどうやってアルボウイルスが広がるのかの複雑さを明らかにした。
Léa Loisel, Vincent Raquin, Maxime Ratinier
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RapPCAを見てみよう、複雑なデータの扱いを改善する方法だよ。
Si Cheng, Magali N. Blanco, Timothy V. Larson
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新しい技術がマルコフ連鎖データからの価値推定を改善する。
Hyebin Song, Stephen Berg
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研究者たちが、心理データの時間によるトレンドを特定する新しい方法を紹介したよ。
Nicoletta D'Angelo
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