Novos métodos melhoram a simulação do movimento browniano e das equações diferenciais estocásticas.
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Estatística - Computação
RSSMelhorando o desempenho de DNN através de métodos de amostragem de dados eficientes.
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Novos algoritmos melhoram a velocidade e a precisão da seleção de recursos em modelos estatísticos.
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Usando modelos gráficos e propagação de crenças pra estudar a evolução de traços em redes filogenéticas.
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Estudo revela maneiras de melhorar como as pessoas entendem a fala dos robôs.
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Um estudo sobre algoritmos que enfrentam desafios de fluxo de tráfego inteiro em redes urbanas.
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Um modelo híbrido melhora as previsões das tendências e intervenções da COVID-19.
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Novo framework melhora os cálculos de probabilidade em conjuntos de dados complexos para várias áreas.
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Uma nova técnica gera amostras de forma eficiente a partir de distribuições de probabilidade desconhecidas usando dados limitados.
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Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.
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Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência na resolução de equações dependentes do tempo.
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Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.
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Um novo pacote R para regressão semiparamétrica funcional e análise de dados.
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Analisando como modelos estocásticos ajudam a prever a propagação de doenças infecciosas.
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Novos métodos de normalização melhoram as previsões de dados espaciais e a eficiência da análise.
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Um método pra criar amostras de dados baseado em condições específicas usando modelos de difusão.
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Novas abordagens melhoram a amostragem de dados de distribuições complexas em estatística e aprendizado de máquina.
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Este artigo propõe usar aprendizado por reforço pra melhorar algoritmos MCMC adaptativos.
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Novos métodos online melhoram a análise de dados funcionais para aplicações do mundo real.
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Uma olhada em técnicas avançadas para melhorar a assimilação e filtragem de dados.
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Aprenda como amostradores elevados melhoram a eficiência da amostragem em métodos MCMC.
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Um novo algoritmo melhora a análise de dados de imagem de cálcio em tempo real.
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Uma nova abordagem em aprendizado federado captura dependências de dados enquanto garante privacidade.
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Um novo método estima os parâmetros da atividade neuronal usando dados reais.
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A gente desenvolve métodos pra refinar modelos usando observações ruidosas e indiretas.
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Esse trabalho melhora os métodos de amostragem pra sistemas complexos que ficam presos em certos estados.
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A GMR traz uma nova maneira de estudar múltiplos fatores e resultados na pesquisa.
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Um olhar sobre como as empresas na Europa são avaliadas em sustentabilidade.
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Aprenda como o aprendizado online bayesiano adapta modelos com dados que chegam.
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Um novo modelo melhora a análise de dados de saúde complexos.
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Novas ferramentas melhoram a eficiência usando precisão mais baixa nos cálculos para pesquisa.
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Analisando métodos pra analisar jatos de colisões de partículas de alta energia.
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Pesquisas mostram como os biomarcadores são importantes pra detectar a doença de Alzheimer cedo.
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Novo método melhora a eficiência na comparação de conjuntos de dados complexos.
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Um novo framework melhora os testes de hipótese em modelos de regressão aditiva.
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Um olhar sobre as principais ferramentas de pipeline de dados e seus papéis na engenharia de dados.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência da amostragem MCMC usando geometria de Riemann.
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Esse artigo fala sobre métodos inovadores pra fazer uma análise estatística melhor de dados agrupados.
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Aprenda como os algoritmos de aumento de dados melhoram a análise de dados e a construção de modelos.
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Um novo método combina MCMC de dividir e conquistar com modelos de difusão pra melhorar a amostragem.
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