Zobrazeno 1 - 10
of 2 734
pro vyhledávání: '"A. Brazzale"'
Autor:
C. Cozzolino, A. Buja, M. Rugge, A. Miatton, M. Zorzi, A. Vecchiato, P. Del Fiore, S. Tropea, A. Brazzale, G. Damiani, L. dall’Olmo, C. R. Rossi, S. Mocellin
Publikováno v:
Discover Oncology, Vol 14, Iss 1, Pp 1-14 (2023)
Abstract Background Cutaneous malignant melanoma (CMM) ranks among the ten most frequent malignancies, clinicopathological staging being of key importance to predict prognosis. Artificial intelligence (AI) has been recently applied to develop prognos
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/600f45ac97364d98a7eb9cf07e5c3c56
Autor:
Sonia Romano, Giulia Avola, Marco Cesare Angeli, Francesca Brazzale, Elena Giacopazzi, Paola Castellini, Antonio Genovese
Publikováno v:
Pulse, Vol 12, Iss 1, Pp 106-112 (2024)
Background: Hypereosinophilic syndrome is characterized by a peripheral blood eosinophil count >1.5 × 103/μL on two different examinations within a month of each other and/or a 20% or higher percentage of eosinophils in a bone marrow section, assoc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/616bc06e01534cdba8f1968749af78dd
Publikováno v:
Eur. Phys. J. C 83, 1100 (2023)
We present improved methods for calculating confidence intervals and $p$-values in situations where standard asymptotic approaches fail due to small sample sizes. We apply these techniques to a specific class of statistical model that can incorporate
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.10574
Searching for as yet undetected gamma-ray sources is a major target of the Fermi LAT Collaboration. We present an algorithm capable of identifying such type of sources by non-parametrically clustering the directions of arrival of the high-energy phot
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.11332
This paper reviews the most common situations where one or more regularity conditions which underlie classical likelihood-based parametric inference fail. We identify three main classes of problems: boundary problems, indeterminate parameter problems
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.15178
Autor:
Sottosanti, Andrea, Bernardi, Mauro, Brazzale, Alessandra R., Geringer-Sameth, Alex, Stenning, David C., Trotta, Roberto, van Dyk, David A.
The light we receive from distant astrophysical objects carries information about their origins and the physical mechanisms that power them. The study of these signals, however, is complicated by the fact that observations are often a mixture of the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.11492
We present a margin-free finite mixture model which allows us to simultaneously classify objects into known classes and to identify possible new object types using a set of continuous attributes. This application is motivated by the needs of identify
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.14138
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.