O GROS combina vários estimadores pra melhorar a precisão na análise de dados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um método pra melhorar as estimativas de amostras sem probabilidade usando calibração.
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Esforços pra melhorar o acompanhamento da resistência antimicrobiana no mundo todo usando fontes de dados combinadas.
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Uma nova abordagem pra melhorar a análise de regressão com pontos de dados variados.
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Um novo sistema melhora a eficiência na análise de padrões de dados em grafo.
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Esse estudo propõe um novo método pra detectar pontos de mudança em conjuntos de dados complexos.
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Um novo método usando redes bayesianas melhora a identificação e previsão de sistemas.
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Um método pra estimar interações em sistemas usando dados barulhentos.
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Explore o papel dos GLMMs e PQL na análise de dados complexos.
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A análise de esgoto ajuda na detecção precoce de doenças e nas decisões de saúde pública.
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Um novo sistema melhora a performance das consultas ao resolver problemas de estimativa de seletividade.
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Um guia para identificabilidade de parâmetros e estimativa em modelagem do mundo real.
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Aprenda sobre Aproximação de Mensagem e seu papel no processamento de dados.
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Fatores de Bayes ajudam os pesquisadores a avaliar e comparar hipóteses usando evidências baseadas em dados.
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Um novo método melhora o rastreamento de objetos juntando filtros PHD e PMB.
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Dois novos estimadores melhoram a precisão na análise de dados de resposta a itens.
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Uma visão geral dos métodos de agrupamento bidirecional para melhores resultados estatísticos.
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Novos métodos aumentam a segurança em carros autônomos diante de obstáculos imprevisíveis.
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Uma visão geral dos pseudocustos descontados e seu papel na eficiência da MILP.
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Este artigo revisa métodos para analisar indicadores econômicos com parâmetros em mudança.
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Uma nova abordagem melhora a precisão das estimativas de dados de emprego.
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Um novo método oferece estimativas melhores para a eficácia de tratamentos em doenças raras.
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Explorando o mistério duradouro da Conjectura de Goldbach e suas implicações na matemática.
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Um estudo sobre estimativas refinadas de Strichartz para a equação de Schrödinger em espaços curvos.
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Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência na resolução de problemas inversos.
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Nova abordagem estima o crescimento microbiano sem precisar de um acompanhamento detalhado.
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Uma maneira inovadora de medir o tráfico de crianças nas Filipinas.
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A amostragem persistente melhora a eficiência em métodos de Monte Carlo sequenciais para análise de dados.
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Este estudo analisa métodos para rastrear em tempo real as hospitalizações por COVID-19.
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Novas estimativas melhoram a compreensão da função de Möbius e seu papel na teoria dos números.
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Apresentando um modelo flexível para estimar a volatilidade em várias áreas.
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Os números de Bell ajudam a gente a dividir conjuntos, mostrando sua importância matemática.
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GeoMatching melhora as estimativas de efeito do tratamento considerando a geometria dos dados.
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Um novo método para estimar distribuições reais a partir de dados de streaming ruidosos.
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Um novo método melhora a estimativa de parâmetros para sistemas de comunicação óptica.
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Um novo algoritmo melhora a coordenação entre os nós com limites de comunicação.
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Combinando modelagem generativa e regressão quantílica pra gerar dados de forma eficaz.
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Uma nova abordagem para amostragem melhora os esforços de coleta de dados.
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Um método pra estimar medianas em dados em tempo real com poucos recursos.
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Esse artigo discute métodos para reduzir o viés em estudos observacionais com tratamentos contínuos.
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