Uma visão geral de estudos observacionais e técnicas de análise de regressão linear.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma visão geral de estudos observacionais e técnicas de análise de regressão linear.
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Novos métodos de ajuste de pontuação lidam com tipos de dados únicos pra melhorar a modelagem estatística.
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Apresentando um modelo estatístico pra melhorar o monitoramento do glaucoma através das medições da espessura da mácula.
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Melhorando o atendimento ao paciente com análise estatística avançada de dados de saúde críticos.
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Explore a distribuição Tsallis-Gaussiana pra modelar incerteza em várias áreas.
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Aprenda a definir o tamanho de amostra certo para modelos de previsão de saúde eficazes.
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Pesquisadores enfrentam desafios com o procedimento de Dunnett por causa das variâncias diferentes.
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Estudo revela como recomendações de links moldam a dinâmica das redes sociais ao longo do tempo.
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Um método simplificado pra otimizar o desempenho dos anúncios no marketing online.
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Explorando aplicações de aprendizado por reforço para sistemas de controle não lineares complexos.
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Esse método usa técnicas de kernel pra encontrar estados fundamentais em sistemas quânticos de forma eficiente.
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Estratégias para melhorar o desempenho do modelo em novos ambientes de dados.
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Apresentando um método que melhora a transferência de estilo de imagem sem treinamento extra.
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Aprenda como o Mixup melhora o treinamento e o desempenho de modelos de machine learning.
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Um novo método melhora a adaptação de domínio não supervisionada na saúde e em outros lugares.
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O GLASU melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado vertical usando dados de grafo.
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Um novo método melhora os modelos gráficos ao incluir informações de covariáveis pra uma precisão melhor.
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Um novo método ajuda as cidades a medir com precisão a demanda por mobilidade compartilhada.
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Um método pra revelar tendências em dados funcionais através de agrupamento e segmentação.
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Waywiser facilita a avaliação de modelos espaciais para previsões confiáveis.
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Saiba mais sobre o Hamiltonian Monte Carlo e seu papel na amostragem de distribuições complexas.
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Um olhar sobre Modelos Mistos Lineares Generalizados e suas aplicações.
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Esse artigo analisa métodos pra identificar vínculos causais em dados de alta dimensão.
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Aprenda como insights de especialistas melhoram a modelagem bayesiana com priors informativos.
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Aprenda a construir tabelas de contingência mantendo probabilidades e relações específicas.
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Aprenda como o método de penalidade multiescala identifica mudanças de dados significativas de forma eficaz.
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Analisando a confiabilidade e a validação das funções de influência em modelos de deep learning.
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Um novo algoritmo melhora a precisão na previsão de surtos de doenças através da geração de dados detalhados.
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Uma conversa sobre juntar abordagens estatísticas pra melhorar a análise de dados.
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Uma abordagem nova revela variações individuais nos efeitos do tratamento do programa.
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Métodos pra calcular média e variâncias direitinho mesmo com dados faltando.
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Um jeito de prever resultados específicos usando dados passados relevantes.
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Uma nova estrutura para uma inferência estatística melhor em pesquisa e análise.
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Explore limites não uniformes para estatísticas U studentizadas e sua importância.
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Explorando como priors mal especificados ainda podem dar estimativas estatísticas confiáveis.
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Uma nova abordagem estatística melhora a análise das influências genéticas sobre os metabolitos.
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Um novo método melhora a confiabilidade da análise estatística em meio à especificação errada do modelo.
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A Máquina de Fragilidade Neural melhora as previsões em análise de sobrevivência em várias áreas.
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Uma visão geral dos SFDEs e suas aplicações em várias áreas.
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Esse artigo fala sobre como melhorar a tomada de decisão em sistemas humano-sensor usando teoria quântica da decisão.
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