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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大腸がん検診を始めるのに最適な年齢を分析して、より良い結果を得る。
Yi Xiong, Kwun C G Chan, Malka Gorfine
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新しい方法が神経ネットワークと空間データを使って貯留層モデリングを強化する。
Yuhe Wang
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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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専門家と統計学者のコラボで因果グラフを作る新しいアプローチ。
Eli Y. Kling
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複雑な行動データのグループを識別する新しい方法で、より良い洞察が得られる。
Christopher M. Crawford, Jonathan J. Park, Sy-Miin Chow
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P1とP2の核分裂について学ぶと、データの洞察が深まるよ。
Anna Neufeld, Ameer Dharamshi, Lucy L. Gao
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大腸がん検診を始めるのに最適な年齢を分析して、より良い結果を得る。
Yi Xiong, Kwun C G Chan, Malka Gorfine
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さまざまな分野で効果的なサーキュラーデータ分析のための高度なプロセスを紹介するよ。
Eduardo García-Portugués, Michael Sørensen
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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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新しい方法が機械学習モデルの予期しないデータの検出を強化する。
Yewen Li, Chaojie Wang, Xiaobo Xia
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新しい方法がベイジアンフレームワークでニューラルネットワークを使った意思決定分析を改善するんだ。
Dominik Straub, Tobias F. Niehues, Jan Peters
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Mambaは、機械学習を使って複雑なシステムを分析する新しい方法を提供するよ。
Zheyuan Hu, Nazanin Ahmadi Daryakenari, Qianli Shen
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MLモデルの評価にアイテム応答理論を使って新しいアプローチで、より良い洞察を得る。
Lucas Felipe Ferraro Cardoso, José de Sousa Ribeiro Filho, Vitor Cirilo Araujo Santos
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多出力データの変化する関係を分析する柔軟なアプローチ。
Wang Xinming, Li Yongxiang, Yue Xiaowei
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変化する環境における変数の関係を理解するための新しいアプローチ。
Xiangchen Song, Zijian Li, Guangyi Chen
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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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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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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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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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