「データ分析」に関する記事
目次
データ分析ってのは、データを調べたり、整理したり、モデル化するプロセスで、役立つ情報を見つけたり、結論を出したり、意思決定をサポートすることが目的なんだ。データをもっとよく理解するためのいろんな方法やテクニックが含まれてるよ。
#データ分析の重要性
データ分析は、企業や組織が集めた大量の情報を理解するのに役立つ。データを分析することで、トレンドやパターン、関係性を見つけて、彼らの決定や戦略のガイドにできるんだ。例えば、ある会社が顧客データを分析して、購買習慣を理解し、それに合わせてマーケティングを調整することがある。
#データ分析の種類
データ分析にはいくつかの種類があるよ：
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記述的分析: このタイプはデータの主な特徴を要約する。例えば、特定の商品の年間平均売上を示すかも。
-
診断分析: これは一歩進んで、特定のトレンドやパターンの背後にある理由を理解しようとする。売上が落ちた場合、診断分析は季節要因や競争の激化が原因だったってわかるかも。
-
予測分析: これは過去のデータを使って未来の出来事を予測する。企業は過去のパフォーマンスに基づいて、未来の売上を予測するのに予測分析を使うことがある。
-
処方的分析: これはデータに基づいて推奨を提供する。例えば、予想される需要に基づいて特定のアイテムの再補充を勧めることができる。
#データ分析で使われるツール
データ分析のためのいろんなツールやソフトがある。シンプルなスプレッドシートから複雑な統計ソフトまでいろいろ。人気のツールには：
- Excel: 基本的なデータの整理や分析ができる広く使われてるスプレッドシートアプリ。
- RとPython: 統計分析や可視化のための強力なライブラリを提供するプログラミング言語。
- Tableau: インタラクティブで共有可能なダッシュボードを作るのに役立つビジュアル分析プラットフォーム。
#データ分析のプロセス
データ分析のプロセスは通常、いくつかのステップを含むよ：
- データ収集: アンケートやデータベース、センサーなどからデータを集める。
- データクリーニング: データのエラーを取り除いたり修正して、正確さを確保する。
- データ探索: 初期のパターンやトレンドを見つけるためにデータを分析する。
- データモデリング: より深く分析するために統計モデルを適用する。
- 結果の解釈: 分析を理解して、発見が意思決定にどう影響するかを見極める。
#データ分析の応用
データ分析はさまざまな分野で使われてるよ：
- ビジネス: マーケティング戦略を強化したり、オペレーションを最適化したり、顧客サービスを向上させるため。
- ヘルスケア: 患者データを分析して、より良い治療計画や結果を得るため。
- ファイナンス: リスク評価や投資戦略のため。
- 教育: 学生のパフォーマンスを評価して、教育方法を改善するため。
まとめると、データ分析は現代の意思決定にとって重要な部分で、生のデータを具体的な洞察に変える手助けをしてるんだ。
高エネルギー物理学 - 実験
新しいモデルがBジェットの識別を改善した
科学者たちが、より良いb-jetタグ付けのための有望なアプローチJetRetNetを開発した。
Ayse Asu Guvenli,
Bora Isildak
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プログラミング言語
代数的手法でプログラム分析を加速する
インクリメンタル分析がプログラミングを効率化して生産性を上げる方法を学ぼう。
Chenyu Zhou,
Yuzhou Fang,
Jingbo Wang
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機械学習
WaveGNN: ごちゃごちゃした時系列データに取り組む
WaveGNNは、さまざまな分野でごちゃごちゃした時系列データの解決策を提供してるよ。
Arash Hajisafi,
Maria Despoina Siampou,
Bita Azarijoo
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コンピュータビジョンとパターン認識
AIの革命: 知覚の類似性を測る
異なるデータタイプ間で機械がどのように類似性を認識するかを測る新しいアプローチ。
Sara Ghazanfari,
Siddharth Garg,
Nicolas Flammarion
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大気海洋物理学
機械学習で天気予報を革命化する
MiMaが天気予報のゲームをどう変えてるかを見てみて。
Yihe Zhang,
Bryce Turney,
Purushottam Sigdel
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量子物理学
気候予測のための量子パワー活用
QK-LSTMモデルは量子技術を使って気候予測の精度を向上させる。
Yu-Chao Hsu,
Nan-Yow Chen,
Tai-Yu Li
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天体物理学のための装置と方法
宇宙を盗み聞き：重力波
科学者たちは、宇宙背景雑音の中に隠れた捉えにくい重力波を探してる。
Federico Pozzoli,
Jonathan Gair,
Riccardo Buscicchio
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機械学習
時系列基盤モデルの台頭
トレーニングデータの質が時系列モデルに与える影響を調べる。
Songkang Wen,
Vasilii Feofanov,
Jianfeng Zhang
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計算と言語
大規模言語モデルの課題に立ち向かう
攻撃や変なデータ入力に対するLLMの反応を見てみよう。
April Yang,
Jordan Tab,
Parth Shah
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機械学習
プラハのEV充電パターンを予測すること
都市部における電気自動車の充電ニーズを予測する研究。
Marek Miltner,
Jakub Zíka,
Daniel Vašata
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方法論
極端な天候イベントの新しいモデル化アプローチ
厳しい天候パターンを理解し予測する新しい方法。
Muyang Shi,
Likun Zhang,
Mark D. Risser
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人工知能
決定木：AIにおける性別バイアスを浮き彫りにする
AIモデルの性別バイアスを明らかにするための決定木の活用。
Ana Ozaki,
Roberto Confalonieri,
Ricardo Guimarães
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機械学習
システムの信頼性を評価する新しい方法
ハイブリッドフレームワークが複雑なシステムの故障予測を改善する。
Xingyu Xiao,
Peng Chen
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信号処理
確率積分フィルターを使った状態推定の進展
SIFが技術における追跡と推定をどう改善するか学ぼう。
Jindrich Dunik,
Jakub Matousek,
Ondrej Straka
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方法論
脳ネットワークのマッピング: 新しいアプローチ
科学者たちが高度な方法で脳のつながりを分析する方法を学ぼう。
Michael Hellstern,
Byol Kim,
Zaid Harchaoui
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量子物理学
量子コンピュータ：複雑な問題を変革する
量子技術が金融や信号処理の難しい計算をどう簡素化するかを発見しよう。
Anish Giri,
David Hyde,
Kalman Varga
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コンピュータビジョンとパターン認識
UniMed: データで医療画像を変革する
新しいデータセットが医療画像とその説明の分析を革新する。
Muhammad Uzair Khattak,
Shahina Kunhimon,
Muzammal Naseer
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コンピュータビジョンとパターン認識
ビデオLMMのデコーディング: より明確な前進の道
大規模マルチモーダルモデルにおける動画理解を促進する主要要素を解き明かす。
Orr Zohar,
Xiaohan Wang,
Yann Dubois
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アプリケーション
多病共存の理解: 新しいアプローチ
複数の健康問題を分析して、患者ケアを改善する新しい方法。
Kieran Richards,
Kelly Fleetwood,
Regina Prigge
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新しいテクノロジー
コンピューティングの未来：確率的アプローチ
確率的コンピューティングが技術の風景をどう変えてるかを見つけてみて。
Temitayo N. Adeyeye,
Sidra Gibeault,
Daniel P. Lathrop
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高エネルギー物理学-理論
粒子相互作用の洞察のためのニューラルネットワーク活用
ニューラルネットワークは、物理学での粒子散乱振幅の研究方法を変えているよ。
Mehmet Asim Gumus,
Damien Leflot,
Piotr Tourkine
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コンピュータビジョンとパターン認識
DeepSeek-VL2: AIインテリジェンスの次のステップ
DeepSeek-VL2は、視覚データとテキストデータを統合して、より賢いAIとのやりとりを実現するよ。
Zhiyu Wu,
Xiaokang Chen,
Zizheng Pan
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機械学習
SNS: スポーツ視聴予測のカギ
ソーシャルメディアがスポーツイベントの視聴者予測にどう影響するかを学ぼう。
Anakin Trotter
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機械学習
オフポリシー評価で意思決定を進化させる
オフポリシー評価がいろんな分野で安全な意思決定にどう役立つかを学ぼう。
Aishwarya Mandyam,
Shengpu Tang,
Jiayu Yao
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大気海洋物理学
海の波を理解する：新しい方法
C4PMが波データの精度を向上させて、安全なナビゲーションとサーフィンを実現する方法を見つけよう。
Andre Luiz Cordeiro dos Santos,
Felipe Marques dos Santos,
Nelson Violante-Carvalho
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高エネルギー天体物理現象
最も明るいガンマ線バースト：新しい発見
GRB 221009Aは、比類のない明るさと宇宙の出来事への洞察で記録を打ち立てた。
Lee J. Mitchell,
Justin D. Finke,
Bernard Phlips
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計算と言語
MALAMUTE：教育における言語モデル評価の新しいスタンダード
MALAMUTEデータセットは、教育関連のトピックで言語モデルをテストして、より良い理解を目指してるよ。
Sagi Shaier,
George Arthur Baker,
Chiranthan Sridhar
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機械学習
知識グラフの理解：総合的な概要
ナレッジグラフがデータをどう整理して、分析や予測を良くするか学ぼう。
Jeffrey Sardina,
John D. Kelleher,
Declan O'Sullivan
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化学物理学
複雑なシステムを簡単にする：水のダンス
科学者たちはデータの一つの側面に集中することで理解を深める方法を明らかにした。
Chiara Lionello,
Matteo Becchi,
Simone Martino
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計算と言語
テキストの名前の混乱を解消する
固有表現の明確化は、いろんなテキストの中で名前をはっきりさせるのに役立つよ。
Debarghya Datta,
Soumajit Pramanik
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量子物理学
マルチレイヤーサイクルベンチマーキングを使った量子的エラー評価
MLCBが量子コンピュータのエラー測定の信頼性をどう向上させるかを学ぼう。
Alessio Calzona,
Miha Papič,
Pedro Figueroa-Romero
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数値解析
ポイントを揃える：ポイントセットレジストレーションの技術
点群登録が散らばったデータに秩序をもたらす方法を学ぼう。
Angelo Iollo,
Tommaso Taddei
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計算と言語
SusGenツールで財務報告を変革する
新しいNLPツールがファイナンスのESGレポーティングを強化してるよ。
Qilong Wu,
Xiaoneng Xiang,
Hejia Huang
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暗号とセキュリティ
スマートコントラクトのセキュリティ：新たな希望
新しいデータセットが脆弱性を特定してスマートコントラクトのセキュリティを向上させる。
Chavhan Sujeet Yashavant,
MitrajSinh Chavda,
Saurabh Kumar
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計算と言語
迅速で効果的なテキスト分類：LFTCに会おう
リソースが少ない環境でのテキスト分類を迅速かつ効率的に行う新しいモデル。
Yanxu Mao,
Peipei Liu,
Tiehan Cui
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コンピュータビジョンとパターン認識
バランスドVLLM: 動画理解の未来
新しいモデルがビデオコンテンツの分析を効率的に変えてくれる。
Zhuqiang Lu,
Zhenfei Yin,
Mengwei He
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システムと制御
テクノロジーでのチームワーク：一緒に学ぼう
エージェントは協力して、複雑なシステムを効率的に学び、制御する。
Wenjian Hao,
Zehui Lu,
Devesh Upadhyay
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計算と言語
ソリューションガイダンスで小さい言語モデルを強化する
新しい方法が小さな言語モデルの推論を効率的に向上させる。
Jing Bi,
Yuting Wu,
Weiwei Xing
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機械学習
パンデミック予測のためのモデル調整
モデルのキャリブレーションが病気の広がり予測をどう改善できるかを学ぼう。
Puhua Niu,
Byung-Jun Yoon,
Xiaoning Qian
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作用素代数
グループイドとC*-代数の理解
グループイドやC*-代数の概念を探って、それらの実世界での応用について考えてみよう。
Astrid an Huef,
Dana P. Williams
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コンピュータと社会
人間と機械の知恵を使ってより良い予測をする
ハイブリッドシステムは、人間の洞察と機械の予測を組み合わせて、より良い意思決定をするんだ。
Daniel M. Benjamin,
Fred Morstatter,
Ali E. Abbas
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暗号とセキュリティ
NIDSとMITRE ATT&CKでサイバー防御を強化する
NIDSや最新のモデルがサイバーセキュリティ対策をどう強化するか学ぼう。
Nir Daniel,
Florian Klaus Kaiser,
Shay Giladi
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方法論
動的モデルで健康予測を革新する
複数のマーカーを使って健康イベントを予測するための高度な手法を見てみよう。
Reza Hashemi,
Taban Baghfalaki,
Viviane Philipps
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量子物理学
量子サポートベクターマシン: 金融の変革
量子技術が金融データ分析をどのように改善するかを発見しよう。
Seemanta Bhattacharjee,
MD. Muhtasim Fuad,
A. K. M. Fakhrul Hossain
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高エネルギー物理学-格子
オクテットバリオンの秘密を解き明かす
研究者たちが八重バリオンの磁気偏極をどのように測定するかを発見しよう。
Thomas Kabelitz,
Waseem Kamleh,
Derek Leinweber
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組合せ論
準直交行列の魅力的な世界
準直交行列の興味深い性質と応用を発見しよう。
Abderrahim Boussaïri,
Brahim Chergui,
Zaineb Sarir
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機械学習
APARを使った表形式回帰の予測改善
APARは、表形式データの予測タスクにおけるモデルの性能を向上させるよ。
Hong-Wei Wu,
Wei-Yao Wang,
Kuang-Da Wang
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機械学習
宇宙の声を聞く: 重力波
機械学習が宇宙の重力波を検出する手助けをしている方法を知ろう。
Rutuja Gurav,
Isaac Kelly,
Pooyan Goodarzi
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機械学習
次世代リザーバーコンピューティング: ゲームチェンジャー
NG-RCが複雑なシステムの予測をどう変えるかを発見しよう。
Lyudmila Grigoryeva,
Hannah Lim Jing Ting,
Juan-Pablo Ortega
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高エネルギー物理学-現象論
新しいロス関数が粒子物理学における信号検出を最適化する
新しいアプローチがイベント分類を強化して、素粒子物理学の研究成果を向上させてるよ。
Jai Bardhan,
Cyrin Neeraj,
Subhadip Mitra
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計算
ベクトルで因果関係分析をマスターしよう
ベクトルが研究における因果関係の分析をどう簡単にするかを学ぼう。
Jeffrey Wong
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医療政策
メディテックのダイナミックな世界：イノベーションと洞察
メディテックが特許や革新を通じてヘルスケアをどう変えているかを探ってみよう。
Sonia Garcia Gonzalez-Moral,
Erin Pennock,
Olushola Ewedairo
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太陽・恒星天体物理学
機械学習が天文学をどう変えてるか
機械学習が科学者たちが星をもっとよく、もっと早く理解するのにどう役立っているかを発見しよう。
Vojtěch Cvrček,
Martino Romaniello,
Radim Šára
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方法論
自閉症研究のためのEEG分析の新しい方法
革新的なモデルが自閉症の子供たちの脳の活動理解を深める。
Emma Landry,
Damla Senturk,
Shafali Jeste
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天体物理学のための装置と方法
ESAM: ファストラジオバーストの検索を効率化する
ESAMがどうやって見えない宇宙の信号を探すのを革命的に変えたのかを発見してみて。
Vivek Gupta,
Keith Bannister,
Chris Flynn
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数値解析
CTイメージングの革命：もっと賢いアプローチ
科学者たちは、高度なアルゴリズムと効率的な手法を使ってCTスキャン画像を改善している。
Patricio Guerrero,
Simon Bellens,
Wim Dewulf
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機械学習
プロセッサーデザインの明確な道筋
ファジィニューラルネットワークがプロセッサ設計をどうクリアで速く改善するかを見つけてみよう。
Hanwei Fan,
Ya Wang,
Sicheng Li
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アプリケーション
家族計画の変革：避妊利用に関する新しい洞察
新しい方法が家族計画のトレンドの理解を深める。
Shauna Mooney,
Leontine Alkema,
Emily Sonneveldt
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生物情報学
Cluefish: トランスクリプトーム解析の変革
Cluefishは、複雑なトランスクリプトームデータの解析を簡略化して、インパクトのある生物学的洞察を提供するよ。
Ellis Franklin,
Elise Billoir,
Philippe Veber
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宇宙論と非銀河天体物理学
宇宙マイクロ波背景放射の秘密を解き明かす
科学者たちは神経ネットワークを使ってCMB分析を強化し、宇宙の謎を明らかにしている。
Belén Costanza,
Claudia G. Scóccola,
Matías Zaldarriaga
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情報検索
NARRATORでSNS投稿の人気を予測する
視覚とテキストの分析を組み合わせた新しいアプローチで、ソーシャルメディアの成功を狙う。
Shubhi Bansal,
Mohit Kumar,
Chandravardhan Singh Raghaw
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計算と言語
文書質問応答の革命
新しい方法が視覚的に豊かなドキュメントで答えを見つける課題に取り組んでるよ。
Manan Suri,
Puneet Mathur,
Franck Dernoncourt
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方法論
欠けているリンク：データと学習成果
欠損データが研究での教授法の効果にどんな影響を与えるのかを見てみよう。
Shuozhi Zuo,
Peng Ding,
Fan Yang
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コンピュータビジョンとパターン認識
隣人の知恵で人認識を革新する
新しい方法で隣接画像情報を使って人物識別が改善される。
Xiao Teng,
Long Lan,
Dingyao Chen
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方法論
機能データ分析の波打つ世界をなだめる
新しい方法が、さまざまな分野でランダム関数を分析する精度を向上させてるよ。
Valentin Patilea,
Sunny G. W. Wang
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機械学習
時系列分析における大規模言語モデル
LLMが時系列データのインサイトにどう影響を与えてるかを見てみよう。
Francis Tang,
Ying Ding
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画像・映像処理
2DeteCTデータセットでCT画像診断を革新する
新しいデータセットでCT再構成アルゴリズムの比較がもっとできるようになったよ。
Maximilian B. Kiss,
Ander Biguri,
Zakhar Shumaylov
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機械学習
インテリジェントビッディングでオンライン広告を革命的に変える
Oracleの模倣学習がオンライン広告入札戦略をどう強化するかを見てみよう。
Alberto Silvio Chiappa,
Briti Gangopadhyay,
Zhao Wang
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機械学習
生成的AI：科学的発見の未来
AIは科学研究のやり方や新しいアイデアの考え方を変えてるよ。
Chandan K Reddy,
Parshin Shojaee
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方法論
KAMPで細胞クラスタリング分析を革新中
KAMPは、がん研究を改善するための細胞クラスターに関する新しい洞察を提供します。
Julia Wrobel,
Hoseung Song
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計算と言語
チャットタイム：時系列分析の新しい時代
ChatTimeは、時系列データとテキストデータを融合させて、より良い予測を実現するよ。
Chengsen Wang,
Qi Qi,
Jingyu Wang
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計算
サンプリング方法：データのダンス
サンプリング方法がダイナミックな調整で複雑なデータの課題にどう対処するかを学ぼう。
Jakob Robnik,
Uroš Seljak
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代数トポロジー
最後のケルヴェール不変量問題の解読
最近の進展が、長い間の数学の謎に光を当てたよ。
Weinan Lin,
Guozhen Wang,
Zhouli Xu
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コンピュータビジョンとパターン認識
画像品質の認識の背後にある科学
画像の変換が私たちの視覚にどう影響するかを探ってみよう。
Paula Daudén-Oliver,
David Agost-Beltran,
Emilio Sansano-Sansano
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方法論
媒介分析：研究の洞察への鍵
研究において要因がどのように互いに影響し合うのか、その謎を解き明かす。
Shi Bo,
AmirEmad Ghassami,
Debarghya Mukherjee
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計算と言語
Evalica: NLPモデルのランク付けの新しい方法
Evalicaは信頼できるNLPモデル評価ランキングのためのツールキットだよ。
Dmitry Ustalov
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コンピュータビジョンとパターン認識
ポイントベースのノーマルフロー推定を使った動きの追跡
研究者たちが、通常のフロー推定を使ってモーショントラッキングを改善する新しい方法を開発した。
Dehao Yuan,
Levi Burner,
Jiayi Wu
― 0 分で読む
機械学習
集合関数でより良い選択をする
セット関数が日常生活の意思決定をどう改善できるか学ぼう。
Gözde Özcan,
Chengzhi Shi,
Stratis Ioannidis
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統計理論
統計における平均二乗誤差の再考
MSEの批判とより良い統計ツールの台頭。
Paul Vos
― 1 分で読む
データ構造とアルゴリズム
バイクリクの理解：グラフ理論のつながり
バイクリックがネットワークやデータの隠れたつながりを明らかにするのを発見しよう。
George Manoussakis
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