データ分析 に関する最新の記事

研究者たちは新しい方法を使って病気に関連する遺伝子の特定を改善しようとしてるんだ。

新しい指標は、ミスも含めてすべてのシュート試行を評価してサッカー選手を測るんだ。

新しいアプローチで、コンピュータがコミュニケーションのジェスチャーを認識する方法が改善されたよ。

信頼区間は、医療画像におけるセグメンテーションツールの信頼性を評価するために重要だよ。

ディープラーニングモデルを使ったバングラ語テキスト分類のための特徴抽出に関する研究。

先進的手法を使って、オープンクラスタの質量、年齢、ダイナミクスに関する新しい洞察が得られたよ。

研究は、画像が視覚的な質問に対する回答にどのように影響するかを明らかにしている。

ベータツリーは、複雑で多次元のデータを視覚化したり要約したりするのを良くしてくれるよ。

この研究は楽器認識に使われる音声モデルのバイアスを探るんだ。

Max-U-Exp分布と混合ポアソン過程におけるその役割について見てみよう。

現在の研究では、長期的なユーザー満足度における公共データセットの限界が明らかになった。

機能データにおける極端な値の重要性と分析についての考察。

AIが過去の知識を失わずに継続的に学ぶための新しい方法。

セグメンテーション精度向上におけるサリエンシーマップの役割を探る。

患者データを分析して、より良い医療結果を得るためにテクノロジーを使う。

シミュレーションと機械学習を使って、星形成の理解を深める。

医療における専門家の推奨を強化する新しいアプローチ。

新しい方法が衛星データ分析を改善して、環境モニタリングがより良くなるよ。

言語モデルが教育における数学の答案の採点方法を変えてるんだ。

VC次元は、例からモデルの学習能力を評価するのに役立つ。

新しい方法で、郵便番号レベルでワクチンのためらいを予測できるようになったよ。

ファジーグラフにおける強い支配概念とその応用を探る。

研究がfMRI研究における inflated な予測の問題を明らかにした。

新しいツールが歴史家たちに歴史的な書籍取引データを視覚的に分析する手助けをしてるよ。

おすすめシステムを形作る重要な特徴について学ぼう。

自己訓練とアクティブラーニングを組み合わせることで、医療画像分析の効率が向上する。

ニューラルネットワークを使って、海洋重力流の予測精度を向上させる。

研究がeROSITAデータを使ってX線源を特定し、分類した。

因果神経ネットワークが敵対的攻撃に対するレジリエンスをどう高めるかを探る。

群衆監視技術の主要な分野とその応用を探る。

この記事では、クラスタリングにおける公正さについて、最小二分割問題に焦点を当てて話してるよ。

パンデミック中のONSデータを使ってR(t)とr(t)を推定する研究。

ネットワーク推論とハブモデルがグループダイナミクス分析で果たす役割についてのガイド。

新しい方法が、複雑な状況での物体の位置と向きの推定を改善する。

ST-RAPを使って、より正確な不動産評価を提供します。

ベイジアンDCAが医療における臨床意思決定をどう改善するかを見てみよう。

新しいデータセットとトレーニング方法でソフトウェア名の認識が向上。

合成粒子とリザーバーコンピューティングを組み合わせることで、情報処理の新しい可能性が開けるんだ。

変化するデータ環境の中での検索システムのパフォーマンスに関する研究。

さまざまな結果レベルに対する治療の影響を評価するための新しいアプローチ。