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O flow matching oferece um jeito novo de gerar amostras de dados de forma eficiente.

Novos métodos para colaboração que preserva a privacidade em aprendizado federado vertical.

Esse artigo apresenta um método pra melhorar o tratamento de dados ausentes.

Um novo método melhora a privacidade dos dados para análise de dados discretos.

Novos métodos melhoram a eficiência e a confiabilidade dos testes clínicos.

Aumentando a representatividade do sorteio em processos democráticos com novos métodos.

Um novo método melhora a qualidade das soluções em desafios de imagem médica.

Apresentando uma nova abordagem para amostragem eficiente de distribuições complexas.

Um novo método melhora a precisão do cálculo de evidências bayesianas na cosmologia.

Novo método melhora o aprendizado federado enquanto protege a privacidade do usuário.

Estudo analisa métodos pra testar mudanças em modelos de fatores usando autovalores e autovetores.

Um novo método melhora a estimativa de fatores fracos e fortes nos dados.

Melhorando a precisão das previsões através de métodos inovadores de agregação de perda.

Um novo método para previsões econômicas melhores usando fatores latentes e técnicas de kernel.

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

Uma visão geral das técnicas de SVM para lidar com o desequilíbrio de classes em aprendizado de máquina.

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

Um método pra melhorar a análise de dados distribuídos e de alta dimensão em várias áreas.

Um novo método cria intervalos de previsão confiáveis usando dados diversos enquanto garante a privacidade.

Esse artigo apresenta uma abordagem nova pra prever dados de séries temporais em finanças.

Novo framework melhora os cálculos de probabilidade em conjuntos de dados complexos para várias áreas.

Um novo método de MCMC melhora a eficiência na análise de dados complexos.

Novos protocolos reduzem a complexidade das amostras para estados quânticos mistos.

Uma visão clara sobre designs de shift-share e seu papel em estudos econômicos.

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

Apresentando Caminhos de Difusão para detecção eficiente de OOD usando um único modelo.

Um novo método pra verificar a suposição de tendência comum em estudos de efeito de tratamento.

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

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

Um estudo sobre métodos para dados sintéticos seguros que preservam a privacidade e a utilidade.

Apresentando a estimativa de máxima verossimilhança penalizada por autofagia pra lidar com o viés em modelos de IA.

MultiSuSiE melhora a identificação de variantes genéticas em populações diversas.

Um novo método enfrenta os desafios de dados duplicados em modelos de processo de ponto espacial.

Um olhar sobre o papel dos dados não probabilísticos nos métodos estatísticos modernos.

Uma exploração da estabilidade algorítmica e das limitações de teste.

Novos métodos pra certificar a anti-concentração em distribuições de dados melhoram as aplicações de aprendizado de máquina.

Uma olhada no Amostragem de Importância Anelada Diferenciável e seus benefícios no aprendizado de máquina.

Uma olhada em como métodos de quasi-Monte Carlo randomizados estimam integrais sob várias condições.

Este estudo explora como os professores influenciam as crenças e práticas uns dos outros.

Novos métodos melhoram a precisão e a justiça nas previsões dos resultados de saúde.