Explore le raisonnement incertain, les réseaux bayésiens et la résolution stochastique, soulignant l'importance de la logique probabiliste et de l'enlèvement.
Couvre la détection rapide du cancer à l'aide de tableaux cantilever, la valeur clinique des diagnostics, les propriétés physiques dans le développement du cancer, et l'importance des niveaux HER2.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les idées fausses dans les études scientifiques, en mettant l'accent sur la prudence dans le raisonnement statistique et l'importance du pré-enregistrement dans les expériences.
Explore les modèles paramétriques dans l'analyse des données, couvrant les estimateurs de régression, les problèmes d'optimisation et les modèles statistiques.
Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
Explore le projet EXSCALATE4COV, axé sur la découverte informatique de médicaments pour les traitements COVID-19 et la collaboration entre le milieu universitaire et l'industrie.
Couvre les semi-martingales, le lemma d'Ito et les démonstrations polynomiales, mettant l'accent sur la gestion des termes de second ordre et le raisonnement d'induction.
Explore la sensibilité de l'IRM et les façons de l'améliorer grâce à des ajustements de champ magnétique et à différentes forces de champ pour diverses applications d'imagerie.
Examine la distinction entre association et lien de causalité dans l'analyse statistique, en soulignant les limites de l'association dans l'inferration de lien de causalité.
Couvre les technologies à la fine pointe de la technologie du rein sur puce visant à faciliter la recherche pharmaceutique et à éliminer les essais sur les animaux.
