Zobrazeno 1 - 10
of 31
pro vyhledávání: '"Malloy, Matthew L."'
We describe a study conducted at a large public university campus in the United States which shows the efficacy of network log information for digital contact tracing and prediction of COVID-19 cases. Over the period of January 18, 2021 to May 7, 202
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.10641
Construction of tight confidence regions and intervals is central to statistical inference and decision making. This paper develops new theory showing minimum average volume confidence regions for categorical data. More precisely, consider an empiric
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.01044
Identifying anomalies and contamination in datasets is important in a wide variety of settings. In this paper, we describe a new technique for estimating contamination in large, discrete valued datasets. Our approach considers the normal condition of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1506.04257
Autor:
Malloy, Matthew L., Nowak, Robert D.
This paper proposes a simple adaptive sensing and group testing algorithm for sparse signal recovery. The algorithm, termed Compressive Adaptive Sense and Search (CASS), is shown to be near-optimal in that it succeeds at the lowest possible signal-to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1306.6239
Autor:
Malloy, Matthew L., Nowak, Robert
This paper studies sequential methods for recovery of sparse signals in high dimensions. When compared to fixed sample size procedures, in the sparse setting, sequential methods can result in a large reduction in the number of samples needed for reli
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1212.1801
This paper studies the sample complexity of searching over multiple populations. We consider a large number of populations, each corresponding to either distribution P0 or P1. The goal of the search problem studied here is to find one population corr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1209.1380
Autor:
Malloy, Matthew L., Nowak, Robert D.
We propose a simple modification to the recently proposed compressive binary search. The modification removes an unnecessary and suboptimal factor of log log n from the SNR requirement, making the procedure optimal (up to a small constant). Simulatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1203.1804
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.