予測できない状況での意思決定の仕組みを、食べ物を例にとって簡単に見てみよう。
Vasilis Livanos, Ruta Mehta
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通貨の価値が変わる理由を学んで、市場をうまく乗りこなそう。
Igor Martins, Hedibert Freitas Lopes
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因果発見がいろんな分野で異なる要因をつなげるのにどう役立つかを学ぼう。
Parjanya Prashant, Ignavier Ng, Kun Zhang
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Ying Chen, Ziwei Xu, Kotaro Inoue
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最適輸送が時間と空間を通じて資源の移動をどのように再構築するかを学ぼう。
Alec Metsch
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戦争はヨーロッパのいろんな都市で食料価格に大きく影響した。
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研究者が複雑なデータにあふれた世界でどのように推定を行うかを学ぼう。
Jana Gauss, Thomas Nagler
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最適輸送が物流やエンジニアリングデザインをどう変えるかを発見しよう。
Karol Bołbotowski, Guy Bouchitté
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さまざまな分野で因果関係を明確にするために複数のLLMを活用する。
Xiaoxuan Li, Yao Liu, Ruoyu Wang
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スコア重視のファクターモデルが経済分析と予測をどうシンプルにするかを発見しよう。
Giuseppe Buccheri, Fulvio Corsi, Emilija Dzuverovic
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Zetai Cen, Yudong Chen, Clifford Lam
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パフォーマンス基準が競争と賞の分配にどう影響するかを探ってみよう。
Mikhail Drugov, Dmitry Ryvkin, Jun Zhang
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安定した無線通信の電力管理のための革新的な戦略を見つけよう。
Gokberk Yaylali, Dionysios S. Kalogerias
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エージェントベースのモデリングが複雑なシステムの相互作用を研究するのにどう役立つかを学ぼう。
Siamak Khatami, Christopher Frantz
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複雑な統計の明確な理解とその現実世界への影響。
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アフリカの都市と農村地域でのeコマースが成長にどう影響してるかを調べてる。
Jaelyn S. Liang, Rehaan S. Mundy, Shriya Jagwayan
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複雑なデータセットのバリエーションを効果的に評価する方法を学ぼう。
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SHAMがいろんな分野で複雑な最適化問題をどんなふうに簡単にしてるか知ってみて！
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新しいモデルが複雑なネットワークとその相互作用を理解するのを改善してくれる。
Riccardo Milocco, Fabian Jansen, Diego Garlaschelli
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クボ-アンドの意味と数学における役割を発見しよう。
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厄介な最適化の課題を解決する新しい方法を見つけよう。
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カオスの中でダンスパーティーみたいなネットワークの突然の変化を探ってみよう。
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研究によると、バングラデシュの人々がCOVID-19ワクチンに支払う意欲に影響を与える要因が明らかになった。
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Tao Sun
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金融ショックは経済に大きな影響を与えて、インフレや雇用に影響を及ぼすことがある。
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