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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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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二人のチェスの巨人がオンライン対局の公平性についての非難で対決してる。
Shiva Maharaj, Nick Polson, Vadim Sokolov
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出来事への近さが、社会の信念や行動にどう影響するかを調べてる。
Ines Levin
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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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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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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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構造方程モデリングを使って脳のコネクティビティを評価する新しいアプローチ。
G. Marrelec, A. Giron
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新しい方法がグラフデータの予測の不確実性評価を改善する。
Clemens Damke, Eyke Hüllermeier
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機械学習における因果推論を強化するためのキャリブレーション手法に関する研究。
Daniele Ballinari, Nora Bearth
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効果的次元とモデル訓練への影響を探る。
Moosa Saghir, N. R. Raghavendra, Zihe Liu
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この論文では、偏った評価の中で機関の候補者を選ぶ際の公平性について話してるよ。
L. Elisa Celis, Amit Kumar, Nisheeth K. Vishnoi
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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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この研究は、動的サンプルを使ってマルコフランダムフィールドの効率的な学習を探ってるよ。
Jason Gaitonde, Ankur Moitra, Elchanan Mossel
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ベイズニューラルネットワークは不確実性を考慮して事前知識を統合することで予測を改善する。
Javad Ghorbanian, Nicholas Casaprima, Audrey Olivier
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この研究は、特定の取引特性が将来の市場価格をどう予測するかを調べてるよ。
Tejas Ramdas, Martin T. Wells
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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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外れ値がある中で平均を推定する新しい方法を探ってる。
Elina Kresse, Emils Silins, Janis Valeinis
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非パラメトリック統計における均一推定と推論法のガイド。
Matias D. Cattaneo, Yingjie Feng, Boris Shigida
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新しい分散型の手法が、ターゲット追跡を向上させつつ、エネルギーコストを削減するよ。
Xingchi Liu, Lyudmila Mihaylova, Jemin George
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ビンデッドデータを用いたベイズ非パラメトリック手法でのクラスタリングガイド。
Asael Fabian Martínez, Carlos Díaz-Avalos
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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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