Estatística

Esse estudo analisa como empregos de meio período afetam o desempenho em matemática dos alunos do ensino médio.

Aprenda como a regressão quantílica e os algoritmos MM melhoram a análise de dados em várias áreas.

A análise mostra padrões importantes na poluição do ar e riscos à saúde pela Europa.

Um esquema pra classificar os diferentes estilos de direção pra melhorar a segurança nas estradas.

Aprenda como modelos de defasagem distribuída analisam os impactos da temperatura na saúde ao longo do tempo.

NIRVAR analisa séries temporais complexas como redes, melhorando a precisão preditiva em várias áreas.

Explore o impacto dos dados de controle históricos em estudos de toxicologia.

Esse artigo destaca o uso de Processos Gaussianos na análise de pesquisa clínica.

Nova abordagem melhora modelos geradores para descoberta eficiente de compostos.

Esse estudo analisa como empregos de meio período afetam o desempenho em matemática dos alunos do ensino médio.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados complexos usando proximais de Wasserstein.

Um novo algoritmo melhora a eficiência de treinamento das Redes Neurais de Fourier Randômicas.

Explore vários métodos para identificar anomalias em diferentes áreas.

Um olhar sobre as técnicas mais recentes para classificar dados com rótulos desconhecidos.

Um estudo sobre como melhorar os métodos de UDA através da avaliação e compreensão de mudanças nos dados.

O aprendizado de máquina traz novas informações sobre a esclerose sistêmica, melhorando o diagnóstico e o tratamento.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados complexos usando proximais de Wasserstein.

Métodos para transformar dados complexos em formatos visuais claros.

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Um olhar sobre como os cérebros dos bebês se desenvolvem e os fatores que influenciam esse crescimento.

Uma nova abordagem simplifica a estimação de parâmetros em modelos que não têm funções de verossimilhança claras.

O LASPATED ajuda a analisar dados com aspectos de localização e tempo pra ter insights melhores.

Uma nova abordagem pra estudar comportamentos sociais complexos usando simulações.

A calibração ajuda a melhorar a precisão nos modelos de espalhamento de doenças pra tomar decisões de saúde melhores.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de dados complexos usando proximais de Wasserstein.

Um estudo sobre como melhorar os métodos de UDA através da avaliação e compreensão de mudanças nos dados.

Aprenda como a inferência bayesiana atualiza crenças com novas evidências.

Um modelo pra agrupar regiões por riscos de saúde parecidos ao longo do tempo.

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Analisando privacidade diferencial em dados de transporte espaço-temporais para proteger os usuários.

Uma nova abordagem simplifica a estimação de parâmetros em modelos que não têm funções de verossimilhança claras.

Um estudo comparando suposições de ausência aleatória e ausência latente aleatória.

Um método para análise detalhada de sinais ao longo do tempo e da frequência.

Novos métodos melhoram a compreensão do universo através de dados de lente gravitacional fraca.

Um estudo sobre como a informação circula nas redes sociais com estruturas de comunidade.

Analisando como os obstáculos afetam a qualidade do sinal Wi-Fi em diferentes ambientes.

Aprenda como o movimento afeta os sinais de comunicação sem fio e a confiabilidade deles.

Descubra estratégias pra melhorar suas chances em Amarelinha e Guerra de Navios.

Novos métodos de previsão melhoram a precisão da previsão de demanda e a gestão de estoque.

Um guia para formatar eficientemente submissões acadêmicas usando elsarticle.cls.

O método MGMC melhora a eficiência na amostragem de distribuições Gaussianas complexas.

Este artigo fala sobre a criação de bandas de confiança para a densidade espectral em séries temporais estacionárias.

Explorando técnicas avançadas para amostragem uniforme em formas geométricas complexas.

Uma olhada em como a compressão de informações ajuda na tomada de decisões em ambientes de jogos complexos.

Este artigo analisa os posteriors de Bayes em problemas inversos não lineares sob uma perspectiva frequentista.

Este artigo analisa modelos que ligam o movimento dos animais aos dados populacionais.

Técnicas inovadoras melhoram a remoção de ruído de imagens usando operadores aprendidos.

Aprenda a estimar funções a partir de dados em sistemas dinâmicos usando vários modelos.