Estatística

Explore estratégias eficazes para gerenciar vulnerabilidades e riscos cibernéticos nas organizações.

A pesquisa foca em modelar a difusão de xenônio no dióxido de urânio pra melhorar o desempenho do reator.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão da autópsia verbal.

Um novo modelo ajuda a prever os níveis de hemoglobina após a alta da UTI.

Um novo método melhora nossa compreensão sobre a distribuição do urso-pardo asiático.

Explorando medidas de justiça em modelos de pontuação de risco em várias áreas.

Explorando como modelos gráficos mostram os padrões de disseminação de doenças ao longo do tempo.

Analisando como criptomoedas como Bitcoin e Ethereum se relacionam com os mercados financeiros tradicionais.

Um novo método melhora a detecção de anomalias em ambientes de dados em mudança.

Explorando o uso de ARNNs pra entender sistemas físicos e interações de partículas.

Novas redes neurais lidam com dados complexos usando técnicas avançadas de variedade.

Analisando vulnerabilidades em modelos de machine learning acessados por APIs.

Aprenda como a previsão personalizada melhora a precisão em diferentes áreas.

Uma visão geral de como cvnn utilizam números complexos para modelagem de dados avançada.

Um novo método de kernel melhora a classificação de dados tensorais em aplicações de saúde.

Usando cópulas pra melhorar a modelagem de população sintética com dados limitados.

Esse artigo analisa as compensações nas aproximações fatoradas usadas na inferência variacional.

Os SNAMs oferecem uma visão mais clara sobre as previsões de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a classificação de dados usando agrupamento de matriz de covariância.

Aprenda sobre os conceitos principais em otimização e amostragem para tomar decisões eficazes.

Descubra métodos inovadores para analisar dados longitudinais usando o pacote lqmix do R.

O RESI facilita a apresentação dos tamanhos de efeito em estudos de pesquisa.

Uma abordagem focada em melhorar a precisão da inferência variacional.

Este estudo destaca métodos para analisar sinais do cérebro usando matrizes de covariância.

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Aprenda como a detecção de pontos de mudança identifica alterações em processos em diferentes áreas.

Apresentando o Processo de Dirichlet Gráfico para uma melhor agrupação de grupos não intercambiáveis.

Uma pesquisa revela a dificuldade de ter eletricidade confiável nas áreas rurais e peri-urbanas da Nigéria.

A aprendizagem ativa enfrenta o desafio de rotular dados de forma eficiente em machine learning.

A seleção de pseudo-rótulos Bayesiana melhora o treinamento do modelo usando dados rotulados limitados.

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Novos métodos de amostragem melhoram a eficiência e a precisão em Redes Neurais Bayesianas.

Analisando a confiabilidade e a validação das funções de influência em modelos de deep learning.

Um novo algoritmo melhora a precisão na previsão de surtos de doenças através da geração de dados detalhados.

Uma conversa sobre juntar abordagens estatísticas pra melhorar a análise de dados.

Uma abordagem nova revela variações individuais nos efeitos do tratamento do programa.

Métodos pra calcular média e variâncias direitinho mesmo com dados faltando.

Um jeito de prever resultados específicos usando dados passados relevantes.

Uma nova estrutura para uma inferência estatística melhor em pesquisa e análise.

Este artigo apresenta a esparsidade de cardinalidade pra melhorar a representação de dados e a computação.

Um novo método melhora os testes de uniformidade para distribuições de dados de alta dimensão.

Um olhar sobre os GLMs e a relação deles com misturas gaussianas.

Essa pesquisa investiga como misturas gaussianas podem melhorar as técnicas de modelagem de dados.

Esse artigo destaca o papel dos kernels não separáveis em processos gaussianos.

O iPCA oferece um jeito confiável de analisar relações em dados agrupados.

Explore métodos para previsões confiáveis em machine learning através de conjuntos de confiança.

Uma olhada no risco excessivo e na minimização do risco empírico com perdas exp-concavas.