Neuste Artikel für Kalibrierung

Neue Methoden und Technologien zielen darauf ab, die astrometrische Präzision in der Astronomie zu verbessern.

Effiziente Datenverarbeitung verbessert die Sonnenstudien aus Weltraummissionen.

Untersuchung von Vorurteilen in KI-Algorithmen, die medizinische Diagnosen für verschiedene Bevölkerungsgruppen betreffen.

Eine neue Methode verbessert die VNA-Kalibrierung, ohne dass ein Thru-Standard nötig ist.

Neue Methoden zur genauen Messung der Luminosität in Teilchenbeschleunigern erkunden.

Neue Kalibrierungsmethode verbessert die Zuverlässigkeit von Vorhersagen in Deep-Learning-Modellen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Auswahl von Eingabeaufforderungen in Sprachmodellen.

In diesem Artikel geht's um die Kalibrierung und Analyse von Polarisationsdaten vom uGMRT.

Eine neue Methode soll die Genauigkeit in Frage-Antwort-Systemen verbessern.

Studie untersucht die Kalibrierungsgenauigkeit von Röntgeninstrumenten bei der Beobachtung von Galaxienhaufen.

Bemühungen, die Genauigkeit von optischen Fallen durch bessere Kalibrierungstechniken zu verbessern.

Neue Roboterarme verbessern die Bildqualität in der Röntgen-Computertomographie.

Atypikalität beeinflusst die Zuverlässigkeit von Vorhersagen durch maschinelles Lernen erheblich.

CANVI verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit in der variationalen Inferenz für verschiedene Anwendungen.

Untersuchen, wie Eisverunreinigungen die Raumfahrtoperationen beeinflussen und Strategien zur Bewältigung.

Innovative Techniken verbessern die Erkennung von Signalen aus dem frühen Universum.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Marktsimulationen, indem sie das Verhalten von Agenten kalibriert.

Eine neue Methode verbessert die PSF-Genauigkeit in der Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie.

Ein Blick auf konforme Vorhersage, um die Zuverlässigkeit von KI zu verbessern.

Diese Studie bewertet die Kalibrierung von probabilistischen Vorhersagen in neuronalen Regressionsmodellen.

Eine neue Methode vereinfacht die Sensor-Kalibrierung mit kostengünstigen Lösungen.

Die Rolle von generativen Netzwerken bei der Simulation von Teilchenphysikdaten bewerten.

Eine Methode, um kleinere Modelle für mehr Zuverlässigkeit und Leistung zu verbessern.

Die Rolle von Typ-II-Supernovae bei der Messung von Entfernungen im Universum erkunden.

Forscher schlagen einen neuen Ansatz für genaue Permittivitätsmessungen mit s-SNOM-Technologie vor.

Eine Studie über gekoppelte Pendel enthüllt Verhaltensweisen, die denen von Quantensystemen ähnlich sind.

Die Kalibrierungsherausforderung im Deep Learning mit Mixup-Techniken angehen.

Kalibrierte Propensity Scores verbessern die Schätzungen der Behandlungseffekte in Beobachtungsstudien.

Die Verbesserung der vorausschauenden Wartung durch bessere Fehlersuche mit Kalibrierungsmethoden.

Eine neue Methode nutzt neuronale Netzwerke, um Magnetfelder in unzugänglichen Vakuumkammern zu messen.

Ein neuer Ansatz, um das Vertrauen in die Objekterkennung durch zuverlässige Kalibrierungstechniken zu stärken.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Objekterkennung für sicherheitskritische Systeme.

CSSLR verbessert die Auswahl von logistischen Regressionsmodellen und steigert die Zuverlässigkeit und Transparenz.

Lern, wie bayesianisches Deep Learning die Vorhersagegenauigkeit und Zuverlässigkeit verbessert.

Steuer Roboter einfach mit Smartwatches für eine nahtlose Interaktion zwischen Mensch und Roboter.

Radongas spielt eine wichtige Rolle bei der Kalibrierung von flüssigen Xenon-Detektoren zur Erkennung seltener Ereignisse.

Eine neuartige Methode zur Messung der VNA-Schalterparameter erhöht die Flexibilität bei Mikrowellentests.

Die Rolle von 4D mmWave Radar in der selbstfahrenden Technologie erkunden.

Ein Blick auf die Bedeutung der neutrinolosen Doppel-Beta-Zerfall in der Physik.

Studie zeigt Methoden zur Verbesserung der Gamma-Strahlen-Detektionsgenauigkeit in Germaniumdetektoren.