Estatística

Um novo método melhora a análise de imagens de tecidos pra um diagnóstico de doenças mais preciso.

Uma olhada nas novas técnicas pra identificar causa e efeito em várias áreas.

Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.

Usando análise de dados pra prever os resultados de jogos de Futebol Australiano.

Um novo método melhora as previsões de vento usando modelos estatísticos e integração de dados.

Modelos de aprendizado de máquina como o FourCastNet melhoram a precisão das previsões do tempo através da assimilação de dados.

Analisando como modelos estocásticos ajudam a prever a propagação de doenças infecciosas.

Um novo método de marca d'água ajuda a identificar dados tabulares sintéticos.

Um estudo que revela os fatores que influenciam o aprendizado em contexto nos Transformers.

Explorando os pontos fortes e fracos do SGD local em diferentes ambientes de dados.

Um novo método melhora as estimativas de efeito do tratamento em conjuntos de dados complexos.

Esse estudo investiga os limites de precisão e robustez em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo apresenta um modelo pra analisar conjuntos de dados diversos de forma eficaz.

Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.

Descubra como os computadores de reservatório estocásticos estão mudando o cenário do aprendizado de máquina.

Esse estudo apresenta um método pra analisar conjuntos de dados biológicos complexos de forma eficaz.

Uma nova técnica gera amostras de forma eficiente a partir de distribuições de probabilidade desconhecidas usando dados limitados.

Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.

Novos métodos melhoram a velocidade e a eficiência na resolução de equações dependentes do tempo.

Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.

Um novo pacote R para regressão semiparamétrica funcional e análise de dados.

Analisando como modelos estocásticos ajudam a prever a propagação de doenças infecciosas.

Novos métodos de normalização melhoram as previsões de dados espaciais e a eficiência da análise.

Um método pra criar amostras de dados baseado em condições específicas usando modelos de difusão.

Examinando como as intervenções afetam as pessoas através de interferência em grupos e redes.

Apresentando um modelo Box-Cox não paramétrico pra analisar melhor dados de alta dimensão.

Esse artigo fala sobre os métodos e a importância do Julgamento Comparativo nas avaliações.

Um método novo melhora os testes de algoritmos de descoberta causal.

Um novo pacote R para regressão semiparamétrica funcional e análise de dados.

Analisando problemas com o manuseio de dados em estudos de expressão gênica de scRNA-seq.

Analisando como modelos estocásticos ajudam a prever a propagação de doenças infecciosas.

Apresentando o EBARS pra escolher os melhores nós em regressão spline multivariada.

Uma olhada em como o ajuste de covariáveis esclarece os resultados da pesquisa ao gerenciar variáveis de confusão.

Um método que permite uma análise estatística adaptativa sem suposições rígidas de modelo.

Uma nova abordagem para boxplots garante a privacidade dos dados enquanto mantém uma análise legal.

Essa pesquisa desenvolve métodos para alocação justa de recursos, mesmo com feedback limitado dos usuários.

Um olhar sobre como o framework de estimand melhora a análise de ensaios clínicos.

Uma nova maneira de entender conexões humanas complexas através da análise de redes sociais fuzzy.

Um estudo sobre como o Park-and-Ride pode reduzir a congestão e as emissões.

A informação impacta muito os processos de decisão em vários campos.

Uma ferramenta versátil pra analisar diferentes distribuições de dados em estatística.

Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.

Esse artigo fala sobre uma nova estrutura pra testar kernels na análise de dados complexos.

Um novo método pra analisar dados espaço-temporais em várias áreas.

Novos métodos melhoram a análise de dados de imagem do cérebro usando técnicas de aprendizado de variedade.

Um novo framework pra criar classificadores de machine learning que são confiáveis e precisos.

Analisando como algoritmos podem proteger a privacidade enquanto otimizam decisões em medicina personalizada.

Essa pesquisa trata da oversmoothing em convoluções de grafo pra melhorar a precisão da classificação de nós.