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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新しい方法が風力発電のデータ精度を向上させる。
Amandine Pierrot, Pierre Pinson
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新しいアプローチが機械学習におけるデータの関係性の理解を深める。
Winston Chen, Yifan Jiang, William Stafford Noble
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研究が大規模データセットを使って死後経過時間の推定精度を向上させる。
Anna-Maria Nau, Phillip Ditto, Dawnie Wolfe Steadman
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この記事では、電力システムの振動を検出して特定する方法について説明しています。
Rajasekhar Anguluri, Anamitra Pal
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パーソナライズドプライシングがビジネスの成功や競争に与える影響を調査する。
Daniel García Rasines, Roi Naveiro, David Ríos Insua
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アップセルがユーザーの行動とプラットフォームの収益にどう影響するかを調べてる。
Aayush Chaudhary
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この研究は、ソーシャルコネクションが個人の結果に与える影響を評価してるよ。
Vanessa McNealis, Erica E. M. Moodie, Nema Dean
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COVID-19がいろんな原因による死亡率に与える影響を分析した研究。
Wei Zhang, Antonietta Mira, Ernst C. Wit
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新しい方法は、さまざまな分野で共分散行列に注目することでクラスタリングを改善する。
Andrea Cappozzo, Alessandro Casa
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新しい方法が研究者たちにSybilアクティビティの影響を受けたデータをよりよく分析する手助けをしている。
Nihar Shah
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効果的な言語プレースメントテストのために学生をグループ分けする方法を勉強してる。
Vincent Brault, Frédérique Letué, Marie-José Martinez
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Hardenはユーザーが依存症と戦うために行動や考えを追跡するのを助けるよ。
Nathan Henry
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新しい方法が、方向性を考慮することで機能データの分析を向上させる。
Omar Kassi, Sunny G. W. Wang
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異なる分野で複雑で非一様なデータを分析する方法を見つけよう。
Yunyi Zhang, Zhou Zhou
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ケースミックスが医療の予測モデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。
Wouter A. C. van Amsterdam
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方向特有の関係を持つ空間データのモデル化に向けた新しいアプローチ。
Liam Llamazares-Elias, Jonas Latz, Finn Lindgren
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量子の概念が機械学習の手法をどう進化させるかを探ってる。
David Wakeham, Maria Schuld
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新しいアルゴリズムが強化学習における複数の報酬を使った意思決定を改善する。
Harley Wiltzer, Jesse Farebrother, Arthur Gretton
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新しい方法が風力発電のデータ精度を向上させる。
Amandine Pierrot, Pierre Pinson
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この研究は、固定小数点演算下での量子化されたニューラルネットワークの性能と条件を調べてるんだ。
Geonho Hwang, Yeachan Park, Sejun Park
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この記事ではグラフィカルモデルにおけるバイアスについて取り上げ、公正な分析のための方法を提案しているよ。
Zhuoping Zhou, Davoud Ataee Tarzanagh, Bojian Hou
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評価にコストがかかる不確実な環境で最適な解を見つける方法。
Jack M. Buckingham, Ivo Couckuyt, Juergen Branke
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ノイズの多いデータで厳しい条件下で学ぶ方法。
Ilias Diakonikolas, Daniel M. Kane, Sihan Liu
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新しいアプローチが機械学習におけるデータの関係性の理解を深める。
Winston Chen, Yifan Jiang, William Stafford Noble
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高次元設定におけるカーネル回帰の課題と洞察を探る。
Weihao Lu, Jialin Ding, Haobo Zhang
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新しい方法が、方向性を考慮することで機能データの分析を向上させる。
Omar Kassi, Sunny G. W. Wang
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異なる分野で複雑で非一様なデータを分析する方法を見つけよう。
Yunyi Zhang, Zhou Zhou
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患者特有のモデルは、心臓の血流や治療戦略の理解を深めるよ。
Karthik Menon, Andrea Zanoni, Owais Khan
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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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効果的な言語プレースメントテストのために学生をグループ分けする方法を勉強してる。
Vincent Brault, Frédérique Letué, Marie-José Martinez
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ベイズ的アイデアとアクティブラーニングを使ってシミュレーションを強化する方法。
Chao Dang, Marcos A. Valdebenito, Nataly A. Manque
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データ分析で効率的な変数削減のためのpsvmSDRパッケージを探ってみて。
Jungmin Shin, Seung Jun Shin, Andreas Artemiou
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この研究は、ソーシャルコネクションが個人の結果に与える影響を評価してるよ。
Vanessa McNealis, Erica E. M. Moodie, Nema Dean
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新しい方法が、効率的な統計サンプリングのための温度選択を向上させる。
Daniel Zhao, Natesh S. Pillai
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この記事ではデータセットの蒸留と、それがさまざまな分野でどれほど重要かについて話してるよ。
Vyacheslav Kungurtsev, Yuanfang Peng, Jianyang Gu
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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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