Estatística

Uma nova abordagem aumenta a eficiência na análise de modelos gaussianos latentes condicionais.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para selecionar subgrafos significativos em várias áreas.

Estudo destaca os riscos de raios para turbinas eólicas e o papel do aprendizado de máquina nas previsões.

Um novo método para medição precisa de superfícies em óptica.

Um novo método melhora a avaliação da densidade mamária e as previsões de risco de câncer.

Um novo método melhora a análise de dados sísmicos pra aumentar a segurança em relação a terremotos.

Um estudo analisa como variáveis instrumentais podem melhorar modelos de pontuação de propensão em pesquisas sobre medicamentos.

Um estudo sobre clima extremo e riscos à saúde em toda a Austrália.

Aprenda como previsões seletivas melhoram a precisão das previsões e a tomada de decisões em várias áreas.

Apresentamos o FedFisher, um algoritmo inovador para aprendizado federado eficiente.

A pesquisa tem como objetivo estimar graphons enquanto garante a privacidade dos dados.

Explorando como redes neurais podem aproximar funcionais na análise de dados.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.

Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.

CASGNN melhora a imputação de dados faltantes ao focar em relações causais.

Combinar detecção de OOD com Previsão Conformal aumenta a confiabilidade do modelo.

Uma nova abordagem aumenta a eficiência na análise de modelos gaussianos latentes condicionais.

Uma olhada em como métodos compactos melhoram o ajuste dos dados para grandes conjuntos de dados.

Um novo método para medição precisa de superfícies em óptica.

Melhorando a recuperação de informação através de métodos bayesianos em imagens e processamento de sinal.

Apresentando resíduos melhorados pra analisar melhor datasets composicionais.

Esse trabalho apresenta um novo método para estimar processos de difusão usando técnicas de Monte Carlo multinível.

Um olhar sobre a inferência variacional e seu impacto na aproximação de dados complexos.

Métodos para lidar com dados ausentes em modelos autorregressivos espaciais são discutidos.

Uma nova abordagem aumenta a eficiência na análise de modelos gaussianos latentes condicionais.

Esse artigo fala sobre um modelo TSI atualizado usando dados de hospitalização pra melhorar o gerenciamento da doença.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para selecionar subgrafos significativos em várias áreas.

Esse artigo fala sobre um estimador forte pra lidar com dados de pesquisa categórica de forma eficaz.

Um novo método melhora as previsões sobre a eficácia da terapia gênica com o tempo.

Um estudo sobre como os depuradores afetam os níveis de poluição do ar em usinas de carvão.

Este estudo analisa dados compostos e a importância da análise espacial.

Novos métodos melhoram a compreensão das interações e conectividade dos neurônios.

Um método pra escolher as melhores variáveis pra uma análise de dados mais clara.

Aprenda como novos métodos melhoram as previsões para eventos e resultados aleatórios.

Uma comparação das medidas de distância para uma análise de agrupamento eficaz.

Uma visão clara de por que trocar de porta é a estratégia vencedora.

Um projeto pra melhorar a representação de grupos sub-representados em Ligúria.

Esse artigo fala sobre métodos pra estimar parâmetros que mudam em sistemas dinâmicos usando dados em tempo real.

Apresentando os pontos esperados e EPAA pra avaliar as contribuições dos jogadores no basquete.

Entendendo as complexidades de avaliar os efeitos de um único tratamento em designs fatoriais.

Aprenda como previsões seletivas melhoram a precisão das previsões e a tomada de decisões em várias áreas.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para selecionar subgrafos significativos em várias áreas.

Esse artigo fala sobre um estimador forte pra lidar com dados de pesquisa categórica de forma eficaz.

Explorando como redes neurais podem aproximar funcionais na análise de dados.

Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.

Uma olhada em métodos para preencher lacunas em conjuntos de dados de séries temporais tensorial, focando nos dados de táxi de NYC.

Entendendo as dinâmicas de marketing através da análise de dados de séries temporais.

Um método novo pra garantir justiça em sistemas de IA usando dados históricos.