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Explorando métodos pra lidar com dados faltantes em ensaios clínicos randomizados por cluster de forma eficaz.

Uma olhada em como as margens influenciam problemas de otimização combinatória envolvendo geometria.

Este artigo fala sobre um método pra otimizar o design experimental usando técnicas de fluxo de gradiente.

Um método pra garantir grupos equilibrados em experimentos pra resultados justos.

Analisando a confiabilidade e a ética do estresse variável crônico em pesquisas com animais.

Aprimorando sondas de impedância de plasma pra mais precisão e utilidade na pesquisa.

Novos métodos melhoram o processo de design para sequências de DNA e proteínas.

O aprendizado ativo ciente do Convex Hull melhora efetivamente as avaliações de estabilidade dos materiais.

Novas atualizações no ATLAS Inner Tracker têm como objetivo melhorar o desempenho e a coleta de dados.

Um novo método melhora a precisão das simulações de colisão de partículas.

Uma olhada em como melhorar a modelagem do equilíbrio vapor-líquido através do planejamento experimental.

Este artigo analisa como o Aprendizado de Máquina estima os efeitos do tratamento em estudos de comportamento de formigas.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão na pesquisa médica e tecnológica.

Entendendo os impactos do tratamento levando em conta a interferência da rede.

Esse artigo fala sobre as dificuldades em avaliar métodos de Descoberta Causal Bayesiana.

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

Pesquisadores estudam a troca de emaranhamento e seu impacto na teoria quântica.

Este estudo usa modelos pra analisar o movimento das células em experimentos e prever o comportamento.

A Taurus quer medir a polarização da radiação cósmica de fundo em micro-ondas.

Aprenda como a rerandomização e o ajuste de covariáveis melhoram a precisão em experimentos.

Novo framework melhora a precisão na medição bayesiana com dados limitados.

Microcontroladores simplificam tarefas de temporização em experimentos de física, oferecendo uma alternativa mais fácil a sistemas complexos.

Visão geral dos métodos de inferência por randomização e suas aplicações na pesquisa.

Novo método otimiza experimentos de RMN, melhorando estimativas de parâmetros em sistemas complexos.

Um esquema pra estimar melhor os efeitos do tratamento em experimentos randomizados em clusters pareados.

Aprenda sobre estruturas causais e o impacto de variáveis que não podem ser medidas.

O SNO+ ajuda os cientistas a estudar neutrinos solares do núcleo do Sol.

Explorando o papel da otimização bayesiana na engenharia química.

O MIRRER tem como objetivo melhorar a avaliação de robôs por meio de experimentos estruturados.

Analisar o experimento de Fisher sobre a distinção entre chá e leite traz insights sobre teste de hipóteses.

Melhorar a eficiência em experimentos de raios-x pode avançar a compreensão científica em várias áreas.

Um olhar sobre como a regressão linear pode ajudar a estimar efeitos causais na pesquisa.

Aprenda como HTS e machine learning moldam a pesquisa de proteínas.

Combinando equações diferenciais e modelos baseados em dados pra entender melhor sistemas complexos.

Um estudo sobre como melhorar a estimativa de parâmetros em modelos de equilíbrio vapor-líquido.

Essa pesquisa investiga como novas funcionalidades impactam as interações dos usuários em plataformas como o WeChat.

Analisar as incertezas sistemáticas é fundamental pra melhorar as medições na física de partículas.

Aprenda como processos gaussianos lidam com a incerteza de previsão em aprendizado de máquina.

Examinando um novo espectrômetro TPR para análise de nêutrons em reatores de fusão.

Uma olhada em como usar métodos bayesianos pra melhorar a eficiência experimental em várias áreas.