441 件の論文
SUNBURSTは、レイキャストによるモード探索、バッチ化されたL-BFGSによる精緻化、およびラプラス積分を組み合わせることで、準二次的なターゲットに対して数秒で1パーセント未満の精度を達成する、決定論的かつGPUネイティブなアルゴリズムであり、非二次的またはヘビーテイルな分布に関する限界を明示的に定義している。
本論文は、既存の不確実性を考慮した因果探索手法のスケールアップにおける限界を克服する、低ランクモデルのベイズ・ブートストラップ・アンサンブルを導入するものであり、従来の近似手法が失敗する高次元ゲノムデータ（まで）において、効率的かつ良好に較正された事後エッジ確率推定を可能にする。
アンドラ・プラデーシュ州の5つの大学による347件の化学工学博士論文を対象としたこの計量書誌学的研究は、指導教員の生産性が主にロトカの法則に従っていること、引用パターンが時間の経過とともに高ボリュームかつオンラインソースへと著しく進化していること、自己引用率が低いままであること、そしてINFLIBNETのe-ShodhSindhuコンソーシアムが当該分野の主要ジャーナルを広範囲にカバーしており、それによって同地域の研究情報環境を変容させていることを明らかにしている。
本論文は、リサンプリングとロット履歴依存性を統合し、三角ニュートロソフィック数を用いてバッチ間の不確実性をモデル化することにより、リチウムイオン電池の切断サイクル寿命試験のためのハイブリッド・ニュートロソフィック反復依存状態サンプリング計画（NH-RDSSP）を提案し、これを閉形式の導出および4つの独立したソースからの実世界のデータに対する較正を通じて検証するものである。
本論文は、主成分曲線推定、単一細胞軌跡推論、および厳密な実験計画における構造化された統計的最適化問題に特化した、コックー探索アルゴリズムの3つのドメイン適応型バリアントを提案し、それらが多峰性および混合整数設定において標準的なメタヒューリスティクスよりも優れた性能を示すことを実証するとともに、精度と計算コストの間のトレードオフを浮き彫りにしている。
本論文は、複雑な生存時間および信頼性データのモデリングのための柔軟な統計的枠組みである、新規の補完的Bell-Kumaraswamy-G（CBell-Kw-G）分布族を導入し、理論的導出、最大尤度推定、および実際の癌生存データセットを用いた検証を通じて厳密に分析するものである。
本研究は、決定論的なSEIR-SEI数学モデルを用いて、コンゴ民主共和国における5歳未満児のマラリア伝播を阻止することは、個別の戦略や現在の普及率では基本再生産数を1未満に減少させるには不十分であるため、80%の普及率を達成する革新的な介入策の相乗的な組み合わせを通じてのみ数学的に可能であることを実証している。
この手法論的なシミュレーション研究は、中国農村部におけるターゲットを絞った詐欺防止コミュニケーションと非個別化された教育を比較する提案されたクラスターランダム化フィールド実験の統計的検出力とデザイン特性を評価しており、当該デザインが主要な効果を効果的に検出できること、および報告された結果が介入の実効性ではなくシミュレーションの特性を反映していることを確認できることを示している。
このシミュレーション研究は、臨床予測モデルの比較において典型的な小さな効果量においては、宣言された「勝者」が真のモデルの優位性ではなく、頻繁にランダムなデータ分割によって決定されており、その結果、性能の差が誇張され、同一のデータを使用しているアナリスト間でも重大な不一致が生じることを示している。
本研究は、定期的なワクチン接種、ブースターキャンペーン、および接触削減策を組み合わせた最も費用対効果の高い戦略を決定するために、拡張されたSEIVBPRモデルを用いた最適制御フレームワークを構築しており、これらの介入によってポリオウイルスの伝播を根絶し、25週間以内に永久麻痺を80%以上減少させられることを実証している。