Введение
Как показано на фиг. 3, распределение плотности демонстрирует явную степенную форму.
Примечательно, что кластеризация ответов наблюдалось только в подгруппе новичков, что указывает на потенциал для персонализации.
Обсуждение
Facility location модель разместила {n_facilities} объектов с {coverage_rate}% покрытием.
Mechanism design схема обеспечила правдивость агентов при 75%.
Результаты
Health informatics алгоритм оптимизировал работу 5 электронных карт с 94% точностью.
Pharmacy operations система оптимизировала работу 10 фармацевтов с 92% точностью.
Выводы
Стохастическое моделирование показало устойчивость равновесия при малых возмущений.
Статистические данные
| Метрика | Train | Val | Test | Gap |
|---|---|---|---|---|
| Accuracy | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| Loss | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| F1 | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| AUC | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
Методология
Исследование проводилось в Институт анализа эпидемий в период 2021-12-06 — 2023-05-23. Выборка составила 2715 участников/наблюдений, отобранных методом снежного кома.
Для анализа данных использовался анализа путей с применением байесовского вывода. Уровень значимости установлен на α = 0.01.
Видеоматериалы исследования
Рис. 1. Визуализация ключевого процесса (источник: авторская съёмка)
