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Un desafío para predecir muertes en conflictos armados con un enfoque en la incertidumbre.

Este método mejora la eficiencia de la planificación usando predicciones y modelos de acción adaptativos.

Presentamos un método para estimar el rendimiento del modelo sin depender de los datos de entrenamiento.

Un nuevo método mejora la selección de ejemplos para un mejor aprendizaje del modelo.

Explorando la conexión entre la mirada, la atención y el reconocimiento de objetos.

Usando aprendizaje automático para mejorar las cajas de baterías de vehículos eléctricos para seguridad y eficiencia.

El envejecimiento afecta la capacidad del cerebro para manejar la incertidumbre y concentrar la atención.

Examinando la fiabilidad y la incertidumbre en Modelos de Lenguaje Grande dentro de la química.

Aprende cómo los datos de población mejoran la precisión de las predicciones en modelos inciertos.

Fusionar mapas de teledetección con datos de verdad terrestre mejora la precisión en las evaluaciones ambientales.

Este artículo presenta un método para incorporar incertidumbre en la visualización de volúmenes para mejorar el análisis de datos científicos.

Un nuevo método combina modelos de IA para mejorar la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre.

Descubre cómo el Operador Koopman ayuda a manejar la incertidumbre en sistemas complejos y cambiantes.

La investigación se centra en mejorar la fiabilidad en los modelos de lenguaje grandes utilizando la cuantificación de la incertidumbre.

Aprende a manejar las incertidumbres en el modelado para tomar mejores decisiones.

Entendiendo el papel de los algoritmos en la toma de decisiones éticas de la IA.

Un nuevo método mejora los sistemas de recomendación al incluir la incertidumbre.

PASP mejora la toma de decisiones al manejar la incertidumbre con métodos de fundamentación eficientes.

Un enfoque nuevo mejora la precisión en la estimación de la edad biológica a partir de la metilación del ADN.

La inversión del espacio de datos mejora la precisión de las predicciones para la gestión de energía geotérmica.

CytoDiffusion ofrece un nuevo enfoque para clasificar células sanguíneas e identificar anomalías.

Un nuevo enfoque para representar la incertidumbre en datos vectoriales tridimensionales.

GP-KAN combina Procesos Gaussianos y Redes de Kolmogorov-Arnold para hacer predicciones eficientes.

Un nuevo método mejora los modelos de orden reducido usando aprendizaje bayesiano y procesos gaussianos.

La investigación mejora la detección automática de stickers para una gestión sostenible de los residuos electrónicos.

DutyTTE mejora la estimación del tiempo de viaje al tener en cuenta la incertidumbre en las predicciones.

Examinando cómo el aprendizaje automático se adapta a objetivos en movimiento en situaciones en tiempo real.

Explorando conceptos de mezcla de fluidos usando probabilidad para aplicaciones del mundo real.

Este artículo destaca el papel clave de la incertidumbre en la IA.

Integrar la cuantificación de incertidumbre en DeepONet mejora las predicciones en sistemas físicos complejos.

Un método para identificar comunidades en redes de manera estable y confiable.

Nuevos métodos mejoran las evaluaciones de riesgo de cáncer de mama usando aprendizaje profundo.

Un estudio evalúa los métodos MSHT y NNPDF para ajustar funciones de distribución de partones.

Las pruebas de anticuerpos necesitan pautas claras para asegurar resultados confiables en la salud y la investigación.

Este artículo explora los desafíos y estrategias de toma de decisiones en situaciones inciertas.

Un nuevo método mejora el rendimiento de seguimiento al abordar la incertidumbre en la detección.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de los modelos climáticos para predecir condiciones futuras.

El aprendizaje automático mejora las predicciones y el monitoreo en la fabricación de biofármacos.

Un nuevo enfoque bayesiano mejora la modelación de sistemas complejos y su dinámica.

Presentando un método eficiente para crear bandas de confianza más precisas en simulaciones.