時間と周波数にわたる詳細な信号分析の方法。
Ali Moukadem, Barbara Pascal, Jean-Baptiste Courbot
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統計学
RSS新しい手法が弱い重力レンズ効果のデータを通じて宇宙の理解を深めてるよ。
T. Lucas Makinen, Alan Heavens, Natalia Porqueres
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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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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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リモートセンシングマップと実地データを組み合わせることで、環境評価の精度がアップするよ。
Kerri Lu, Stephen Bates, Sherrie Wang
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データ駆動型の方法が高次元回帰シナリオでの信頼度推定を向上させるよ。
Frederik Hoppe, Claudio Mayrink Verdun, Hannah Laus
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ヨーロッパの農業セクターにおける市場集中のトレンドと影響を調査する。
Roy Cerqueti, Paolo Maranzano, Raffaele Mattera
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保険リスクを証券化して将来の損失を予測するための明確なガイド。
Nathaniel Haines, Conor Goold, J. Mark Shoun
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この研究は、関節モデルを使った多発性骨髄腫の治療戦略についての洞察を提供しているよ。
Danilo Alvares, Jessica K. Barrett, François Mercier
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新しい方法で遺伝学を通じて個体群動態の理解が進んでるよ。
Julie Zhang, Julia A. Palacios
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テクノロジーの影響と公共の感情についてのソーシャルメディアの会話を分析中。
Alina Landowska, Maciej Skorski, Krzysztof Rajda
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新しい機械学習技術は、洪水予測の精度を向上させることを目指してるよ。
Siddharth Khedkar, R. Willem Vervoort, Rohitash Chandra
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ヨーロッパの農業セクターにおける市場集中のトレンドと影響を調査する。
Roy Cerqueti, Paolo Maranzano, Raffaele Mattera
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保険リスクを証券化して将来の損失を予測するための明確なガイド。
Nathaniel Haines, Conor Goold, J. Mark Shoun
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この研究は、関節モデルを使った多発性骨髄腫の治療戦略についての洞察を提供しているよ。
Danilo Alvares, Jessica K. Barrett, François Mercier
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Incertus.jlは、複数の治療法で公正な臨床試験のためのランダム化を簡素化するよ。
Yevgen Ryeznik, Oleksandr Sverdlov
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健康研究における傾向スコアマッチングの新しい指標と自動化についての考察。
Alexandre Abraham, Andrés Hoyos Idrobo
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機能的アプローチを使った生存データ分析の新しい方法。
Elvira Romano, Giuseppe Loffredo, Fabrizio Maturo
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測定誤差を考慮した組成データ分析の精度を向上させるための新しいアプローチ。
Wenxi Tan, Lingzhou Xue, Songshan Yang
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新しい方法が高次元データ分析における変数選択を改善する。
Sumito Kurata, Kei Hirose
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新しい自信のシーケンスが統計モデルの不確実性推定を改善するんだ。
Junghyun Lee, Se-Young Yun, Kwang-Sung Jun
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EggNetは進化したグラフベースの技術を使って粒子追跡の精度を向上させる。
Paolo Calafiura, Jay Chan, Loic Delabrouille
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新しいモデルが生存分析における予測と説明を改善する。
Abdallah Alabdallah, Omar Hamed, Mattias Ohlsson
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RLがターゲット成果のために拡散モデルをどう改善するか探ってる。
Masatoshi Uehara, Yulai Zhao, Tommaso Biancalani
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このアプローチは、より良い結果を得るために追加データを利用して行列補完を強化するんだ。
Dimitris Bertsimas, Nicholas A. G. Johnson
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データ駆動型の方法が高次元回帰シナリオでの信頼度推定を向上させるよ。
Frederik Hoppe, Claudio Mayrink Verdun, Hannah Laus
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新しい方法がAIモデルを組み合わせて、不確実な状況での意思決定を改善するんだ。
Yingru Li, Jiawei Xu, Baoxiang Wang
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データ駆動型の方法が条件付き期待値を通じて意思決定をどう向上させるかを学ぼう。
George V. Moustakides
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革新的な手法で、学習したオペレーターを使って画像からのノイズ除去が改善される。
Kristian Bredies, Jonathan Chirinos-Rodriguez, Emanuele Naldi
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データから動的システムの関数を推定する方法をいろんなモデルを使って学ぼう。
Christof Schötz, Maximilian Siebel
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新しいモデルは、観測データを使って常微分方程式の推定方法を改善するよ。
Christof Schötz
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グラフカットの重要性と統計的な振る舞いについての考察。
Leo Suchan, Housen Li, Axel Munk
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新しいアプローチでDNAメチル化から生物学的年齢を推定する精度が向上した。
Zhe Fei, Yi Li
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ハーバーミーンが外れ値のあるデータで安定した平均を提供する方法を学ぼう。
Jongmin Lee, Sungkyu Jung
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時系列分析が未来のトレンドを予測するのにどう役立つか学ぼう。
Deemat C Mathew, Hareesh G, Sudheesh
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新しいモデルは、重要な空間的および時間的関係をキャッチすることで、動画生成を向上させるよ。
Hengyu Fu, Zehao Dou, Jiawei Guo
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新しい手法が効果的なプロジェクション追求を通じてデータの可視化を改善する。
H. Sherry Zhang, Dianne Cook, Nicolas Langrené
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ヨーロッパの農業セクターにおける市場集中のトレンドと影響を調査する。
Roy Cerqueti, Paolo Maranzano, Raffaele Mattera
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Incertus.jlは、複数の治療法で公正な臨床試験のためのランダム化を簡素化するよ。
Yevgen Ryeznik, Oleksandr Sverdlov
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データの類似点や違いを直感的に見る方法。
Jan de Leeuw
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新しい技術がデータサイエンスや金融における複雑な確率分布からのサンプリングを簡素化する。
Wei Guo, Molei Tao, Yongxin Chen
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空間データのパラメータを推定する新しいアプローチで、外れ値の影響を減らす。
Sihan Chen, Joydeep Chowdhury, Marc G. Genton
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fStressは、距離を測定してデータ分析を最適化することでモデルのフィッティングを手助けする。
Jan de Leeuw
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複雑なデータを多次元スケーリングで分析する現代的アプローチ。
Jan de Leeuw
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