Estatística

Uma nova abordagem pra melhorar a classificação de ECG através da extração automática de características.

Novo framework permite que robôs busquem orientação humana em instruções confusas.

Apresentando um novo método pra calcular a distância de Wasserstein de forma eficiente em grandes conjuntos de dados.

Este artigo analisa como as trajetórias dos cientistas moldam seu sucesso acadêmico.

Uma visão geral da falta estruturada em pesquisas de saúde e suas implicações.

Uma olhada na distribuição de riqueza e seu impacto na sociedade e no meio ambiente.

Um novo filtro melhora o rastreamento de alvos em movimento em ambientes complexos.

A pesquisa foca no comportamento das células imunológicas pra melhorar o tratamento do câncer de ovário.

Uma olhada em como a previsão conformal se sai sob condições desafiadoras.

Um novo método melhora a análise de dados usando florestas aleatórias em aprendizado de variedades.

A MADS oferece soluções avançadas para lidar com dados faltantes em séries temporais.

Uma visão geral das GNNs, suas características e dinâmicas de treinamento.

Um novo framework melhora a compreensão da importância das características em Florestas Aleatórias.

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Apresentando um novo método pra calcular a distância de Wasserstein de forma eficiente em grandes conjuntos de dados.

DCD melhora a eficiência do treinamento para Modelos Baseados em Energia em várias aplicações.

Esse artigo explora maneiras de melhorar os métodos para otimização de dados incertos.

Novos métodos adaptativos melhoram a inferência bayesiana com Monte Carlo Hamiltoniano.

Um novo algoritmo melhora a amostragem de pontos de rede em poliedros.

Um novo framework que combina modelos estáticos e dinâmicos melhora a análise de séries temporais.

Aprenda sobre o Monte Carlo Hamiltoniano e suas aplicações em estatística e ciência.

Aprenda sobre Priors Spike-and-Slab e suas aplicações na regressão linear bayesiana.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão da amostragem em estatística.

Esse estudo avalia como o statFEM lida com erros em modelos complexos.

Descubra como métricas proxy aumentam a tomada de decisão e melhoram a avaliação de produtos.

Explorando o papel dos modelos de erro de medição na interpretação de dados biológicos.

Um novo framework melhora a compreensão da importância das características em Florestas Aleatórias.

Uma olhada no aprendizado de estrutura bayesiano e seu papel em vários campos.

Uma nova estrutura melhora as previsões na saúde usando estatísticas resumidas.

Uma nova metodologia melhora a precisão das simulações de comportamento de viagem nas cidades.

Novos métodos adaptativos melhoram a inferência bayesiana com Monte Carlo Hamiltoniano.

Um novo método analisa como as exposições ambientais afetam a saúde.

Analisando a indústria de mineração do Peru através de análise de dados e previsões futuras.

Uma olhada na regra de Haldane e seu impacto em fazer previsões.

Um modelo melhorado para analisar conexões em redes bipartidas.

Combinar classificadores neurais com simulação Monte Carlo melhora os métodos de análise de dados.

Um estudo sobre os fatores que afetam as taxas de fertilidade em diferentes países.

Aprenda como a automação pode facilitar a correção de tarefas abertas para os educadores.

Visão geral dos modelos de volatilidade na geografia, finanças e ciências ambientais.

Uma olhada nos métodos Bayesianos e Frequentistas em estatística.

Este artigo examina como os solvedores numéricos influenciam a estimativa de parâmetros em modelos de EDO.

Uma nova abordagem para medir risco usando métodos quantílicos avançados.

Essa pesquisa melhora os métodos de estimativa pra entender redes complexas.

Um olhar direto sobre como a volatilidade afeta as decisões de investimento.

Um novo algoritmo melhora a amostragem de pontos de rede em poliedros.

Uma visão geral dos hipergráfos e suas aplicações em várias áreas.

Uma olhada em como a mediana geométrica ajuda na análise de dados robusta.

Um olhar sobre como as taxas de cura afetam as comparações de tratamentos.