実験デザイン に関する最新の記事

クラスタ無作為化試験での欠損データを効果的に扱う方法を探ってる。

マージンが幾何学を含む組合せ最適化問題にどう影響するかを見てみよう。

この記事では、勾配フロー技術を使って実験デザインを最適化する方法について話してるよ。

実験で公平な結果を得るために、グループをバランスよく作る方法。

動物研究における慢性的な変動ストレスの信頼性と倫理を調べること。

研究のためにプラズマインピーダンスプローブを精度と用途を向上させる。

新しい方法がDNAやタンパク質の配列設計プロセスを向上させてるよ。

凸包を考慮したアクティブラーニングは、材料の安定性評価を効果的に改善する。

ATLASインナートラッカーの新しいアップグレードは、パフォーマンスとデータ収集の向上を目指してるよ。

新しい方法が粒子衝突シミュレーションの精度を向上させるよ。

実験デザインを通じて気液平衡モデリングを改善する方法。

この記事では、機械学習がアリの行動研究における治療効果をどのように推定するかを検証しているよ。

新しい方法が医療や技術研究の効率と正確性を向上させてるよ。

ネットワーク干渉を考慮しながら、治療の影響を理解すること。

この記事では、ベイジアン因果発見法の評価における難しさについて扱ってるよ。

この記事では、複雑なデータ分析におけるカーネルテストのための新しいフレームワークについて話してるよ。

研究者たちはエンタングルメントスワッピングとそれが量子理論に与える影響を調べている。

この研究では、実験での細胞の動きを分析し、行動を予測するためにモデルを使ってるよ。

タウルスは宇宙マイクロ波背景放射の偏光を測定することを目指している。

再ランダム化と共変量調整が実験の精度をどう上げるかを学ぼう。

新しいフレームワークが限られたデータでのベイズ測定の精度を向上させる。

マイクロコントローラは物理実験のタイミングタスクを簡単にして、複雑なシステムの手軽な代替案を提供してくれるよ。

ランダム化推論法の概要と研究におけるその応用。

新しい方法がNMR実験を最適化して、複雑なシステムのパラメータ推定を改善したよ。

ペアクラスターランダム化実験での治療効果をより良く推定するためのフレームワーク。

因果構造や測定できない変数の影響について学ぼう。

SNO+は科学者が太陽のコアからの太陽ニュートリノを研究するのを助けるんだ。

化学工学におけるベイズ最適化の役割を探る。

MIRRERは、構造化された実験を通じてロボット評価を向上させることを目指してるよ。

フィッシャーの紅茶とミルクの実験を調べると、仮説検定についての洞察が得られるよ。

X線実験の効率を上げることで、いろんな分野での科学的理解が進むよ。

線形回帰が研究で因果効果を推定するのにどう役立つかを見てみよう。

HTSと機械学習がタンパク質研究をどう変えてるか学ぼう。

微分方程式とデータ駆動モデルを組み合わせて、複雑なシステムをよりよく理解する。

蒸気-液体平衡モデルにおけるパラメータ推定の改善に関する研究。

この研究は、新しい機能がWeChatみたいなプラットフォームでのユーザーのやり取りにどんな影響を与えるかを調べてるよ。

系統的不確実性を分析することは、素粒子物理学の測定を改善するために重要なんだ。

ガウス過程が機械学習における予測の不確実性にどう対処するかを学ぼう。

核融合炉での中性子分析のための新しいTPR分光器を調べてる。

ベイズ手法を使って、いろんな分野で実験の効率を上げる方法を見てみよう。