Résumé IA · arXiv: 1708.09344v1 · stat.OT

Stem-ming the Tide: Predicting STEM attrition using student transcript data

Lovenoor Aulck, Rohan Aras, Lysia Li, Coulter L'Heureux, Peter Lu, Jevin West
Article original Soumis à arXiv le 28 Aoû. 2017 Licence : NONEXCLUSIVE-DISTRIB 1.0 Aussi en : en

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  1. Apparenté
    Determining feature importance for actionable climate change mitigation policies
    Romit Maulik, Junghwa Choi, Wesley Wehde et al. · 2020 · Autres statistiques · Résumé IA disponible
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  2. Apparenté
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  3. Apparenté
    How to survive the Squid Games using probability theory
    Elena Moltchanova, Miguel Moyers-González, Geertrui Van de Voorde et al. · 2024 · Autres statistiques · Pas encore résumé
    Résumé scientifique

    In this paper, we consider how probability theory can be used to determine the survival strategy in two of the ``Squid Game" and ``Squid Game: The Challenge" challenges: the Hopscotch and the Warships. We show how Hopscotch can be easily tackled with the knowledge of the binomial distribution, taught in introductory statistics courses, while Warships is a much more complex problem, which can be tackled at different levels.

  4. Apparenté
    Synthesis of High-Resolution Load Profiles with Minimal Data
    Thomas Schnake, David Bauer · 2019 · Autres statistiques · Résumé IA disponible
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    For the estimation of a new energy supply system it is an important to have high-resolution energy load profile. Such a profile is in general either not present or very costly to obtain. We will therefore present a method which synthesizes load profiles from minimal given data, but with maximal resolution. The general initial data setting includes month integrals and load profiles a few days. The resulting time series features all important properties to represent a real energy profile.

Comment ces articles sont-ils trouvés ?

Nous comparons le titre et le résumé de cet article avec ceux de tous les articles résumés sur ce site, et avec les articles que Semantic Scholar recommande, ceux qu’il cite et ceux qui le citent (pour un article très cité, ses citations les plus récentes et, depuis OpenAlex, les plus citées). Parmi les travaux antérieurs et les suites, les articles qui s’utilisent en profondeur, une méthode qu’il utilise et les suites très citées remontent un peu. Les niveaux (très proche, proche, apparenté) viennent de la similarité des textes, pas d’un jugement de qualité ; * signale un article sans résumé, comparé par son titre. La phrase sous un article est écrite par une IA à partir des deux résumés : vérifiez-la dans les articles. Un article jugé hors sujet par trois lecteurs quitte la liste.

Pour l’instant seulement parmi les articles résumés sur ce site : relancez la recherche pour ajouter les travaux antérieurs, les suites et les recommandations de Semantic Scholar.

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