Um olhar detalhado sobre as mortes de crianças na Inglaterra antes, durante e depois da COVID-19.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um estudo sobre como maximizar os retornos através de portfólios alpha e phi.
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Saiba mais sobre IPMs e como o MLMC melhora o desempenho deles em várias aplicações.
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Pesquisadores melhoram modelos de difusão com modelos de consistência mais rápidos, mantendo a qualidade.
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O boosting stagewise da regressão distribucional melhora a análise de dados complexos.
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Uma imersão profunda no erro de calibração U e seu papel na previsão de resultados.
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Métodos para medir efeitos de tratamento em diferentes grupos e períodos de tempo.
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Nova método melhora a confiabilidade na medição da incerteza em modelos preditivos.
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Aprenda como a transferência de aprendizado ajuda a classificar dados dinâmicos de forma eficaz.
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Um método pra estimar parâmetros na análise de regressão sob certas restrições de dados.
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Um estudo examina modelos de difusão e sua eficácia com dados gaussianos.
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Novos métodos melhoram o desempenho do SVM em espaços hiperbólicos para dados complexos.
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Dados faltantes afetam o desempenho do modelo e as informações obtidas com aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a eficiência em acoplamentos de baixa entropia para grandes distribuições.
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Um olhar sobre Flows Normalizadores e seu papel na modelagem generativa.
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Um olhar sobre como as tendências de volume de negociação informam estratégias financeiras.
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Explora como modelos de fragilidade melhoram a análise de dados de sobrevivência para resultados de saúde melhores.
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Aprenda como a curvatura da luz revela os segredos do cosmos.
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O estudo do LaLonde mudou a maneira como a gente avalia programas de treinamento de emprego, usando métodos experimentais e não experimentais.
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Este estudo avalia as taxas de convergência do NGVI estocástico em modelos probabilísticos.
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Explorando a equação funcional de Cauchy e suas implicações probabilísticas.
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Um olhar sobre os comportamentos dos dimers em estruturas hiperbólicas únicas.
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Explorando o papel dos modelos generativos em entender sistemas complexos e dinâmicos.
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Um novo método melhora a amostragem multimodal em aprendizado de máquina.
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Uma visão geral da estrutura e importância do gás apolônio na matemática.
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Uma análise dos métodos para avaliar previsões de tempo até o evento na ciência de dados.
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Este artigo explora maneiras de avaliar melhor a calibração do modelo e a precisão preditiva.
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Um olhar sobre a quasirandonicidade e seu papel nas representações gráficas.
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Novos métodos para testes estatísticos enquanto protegem a privacidade dos dados através do aprendizado federado.
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Um guia pra usar testes de permutação na análise estatística em modelos de regressão.
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Explorando técnicas quânticas para amostragem eficiente e contagem de modelos em sistemas complexos.
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Um novo método seleciona variáveis chave pra melhorar as previsões de séries temporais.
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Uma olhada em como experimentos randomizados mostram relações de causa e efeito em várias áreas.
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Analisando como o desbalanceamento de dados afeta o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.
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GRB 221009A mostra insights importantes sobre explosões de raios gama e suas propriedades.
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