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Nuevos métodos y tecnologías buscan mejorar la precisión astrométrica en astronomía.

El procesamiento de datos eficiente mejora los estudios solares desde misiones espaciales.

Examinando el sesgo en los algoritmos de IA que afectan los diagnósticos médicos para poblaciones diversas.

Un nuevo método mejora la calibración de VNA sin necesidad de un estándar thru.

Explorando nuevos métodos para medir la luminosidad con precisión en colisionadores de partículas.

Un nuevo método de calibración mejora la fiabilidad de las predicciones de los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión en la selección de prompts en modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre la calibración y el análisis de datos de polarización del uGMRT.

Un nuevo método busca mejorar la precisión en los sistemas de respuesta a preguntas.

El estudio examina la precisión de calibración de los instrumentos de rayos X al observar cúmulos de galaxias.

Esfuerzos para mejorar la precisión en pinzas ópticas mediante mejores técnicas de calibración.

Nuebras brazos robóticos mejoran la calidad de imagen en tomografía computarizada por rayos X.

La atipicidad afecta la fiabilidad de las predicciones de machine learning de manera significativa.

CANVI mejora la fiabilidad de las predicciones en inferencia variacional para varias aplicaciones.

Explorando cómo la contaminación por hielo afecta las operaciones de las naves espaciales y las estrategias para manejarlo.

Técnicas innovadoras mejoran la detección de señales del universo temprano.

Un nuevo método mejora la precisión de la simulación del mercado calibrando los comportamientos de los agentes.

Un nuevo método mejora la precisión de la PSF en la microscopía de localización de moléculas individuales.

Una mirada a la predicción conforme para mejorar la fiabilidad de la IA.

Este estudio evalúa la calibración de las predicciones probabilísticas en modelos de regresión neural.

Un nuevo método simplifica la calibración de sensores con soluciones económicas.

Evaluando el papel de las redes generativas en la simulación de datos de física de partículas.

Un método para mejorar modelos más pequeños para mayor fiabilidad y rendimiento.

Explorando el papel de las supernovas de tipo II en la medición de distancias por todo el universo.

Los investigadores proponen un enfoque novedoso para medir la permitividad con precisión usando la tecnología s-SNOM.

Un estudio de péndulos acoplados revela comportamientos similares a los sistemas cuánticos.

Abordando el desafío de calibración en el aprendizaje profundo con técnicas Mixup.

Los puntajes de propensidad calibrados mejoran las estimaciones del efecto del tratamiento en estudios observacionales.

Mejorando el mantenimiento predictivo a través de una mejor detección de fallas con métodos de calibración.

Un nuevo método utiliza redes neuronales para medir campos magnéticos en cámaras de vacío inaccesibles.

Un nuevo enfoque para mejorar la confianza en la detección de objetos a través de técnicas de calibración confiables.

Nuevos métodos mejoran la precisión y confiabilidad de la detección de objetos para sistemas críticos de seguridad.

CSSLR mejora la selección de modelos de regresión logística, aumentando la confiabilidad y la transparencia.

Aprende cómo el deep learning bayesiano mejora la precisión y fiabilidad de las predicciones.

Controla robots fácilmente con relojes inteligentes para una interacción humano-robot sin problemas.

El gas radón juega un papel clave en la calibración de detectores de xenón líquido para la detección de eventos raros.

Un nuevo método para medir los términos de un conmutador VNA mejora la flexibilidad en las pruebas de microondas.

Explorando el papel del radar 4D mmWave en la tecnología de autos autónomos.

Una mirada a la importancia de la desintegración doble beta sin neutrinos en la física.

Un estudio revela métodos para mejorar la precisión en la detección de rayos gamma en detectores de germanio.