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El impacto de la IA en el cuidado del cáncer a través de una mejor gestión de la incertidumbre.

Examinando cómo los robots se juntan para enfrentamientos efectivos usando nuevos métodos de aprendizaje.

Un nuevo enfoque mejora la seguridad en sistemas con incertidumbres usando análisis de alcanzabilidad.

Presentando Redes Deep Double Poisson para mejores predicciones discretas.

Un estudio sobre estrategias robustas en juegos de Markov bajo incertidumbre.

GloVe-V mejora las representaciones de palabras midiendo la incertidumbre en las representaciones vectoriales.

Presentando soluciones potenciales a tareas de imagen complejas con claridad.

Una mirada a las redes neuronales, la incertidumbre y su impacto en la toma de decisiones de la IA.

DIPS se encarga de los problemas de calidad de datos en el pseudo-etiquetado para mejorar los resultados del aprendizaje automático.

Los ingenieros mejoran el rendimiento del sistema integrando el diseño y el control con estrategias sólidas.

Un nuevo sistema mejora la precisión y la fiabilidad en la generación de texto a partir de RALMs.

Una nueva red mejora la precisión en la segmentación de tumores cancerosos a partir de imágenes PET y CT.

Mejorando las redes neuronales bayesianas para predicciones fiables en aplicaciones críticas.

Aprende cómo las decisiones de compromiso mejoran la fiabilidad en la programación estocástica.

La investigación avanza en métodos para que los robots naveguen de forma más segura usando técnicas de estimación de incertidumbre.

Este artículo examina cómo ciertas neuronas afectan la incertidumbre en las predicciones de modelos de lenguaje.

Un estudio revela cómo la acetilcolina influye en las decisiones y el aprendizaje bajo incertidumbre.

Un nuevo método de apoyo a la toma de decisiones ayuda a los gestores forestales a planificar en condiciones inciertas.

Nuevos métodos mejoran el diseño molecular al medir la incertidumbre de las predicciones.

Un nuevo método para combinar datos de medición inconsistentes muestra potencial para los científicos.

Aprende a mejorar las ganancias de la cosecha de uvas a través de pronósticos precisos y estrategias flexibles.

Examina el papel de los sistemas de control híbridos de múltiples tasas en la ingeniería moderna.

El aprendizaje mutuo mejora el rendimiento y la estimación de la incertidumbre en redes neuronales bayesianas.

Mejorando los conjuntos de predicción cuando las condiciones de los datos cambian sin necesitar etiquetas.

Este estudio examina cómo los LLMs evalúan su propio conocimiento y el riesgo de cometer errores.

Métodos innovadores para una gestión y análisis efectivo de datos de trayectoria.

Este estudio resalta la importancia de la incertidumbre en la segmentación de IA para la esclerosis múltiple.

Un nuevo marco resuelve eficientemente las EDP mientras aborda las incertidumbres.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje al abordar la incertidumbre en la generación de texto.

Simplificando el etiquetado de datos con enfoques de aprendizaje activo en tareas de reconocimiento de entidades.

Un nuevo enfoque para mejorar la fiabilidad de las predicciones en el aprendizaje automático.

Investigaciones recientes muestran conexiones entre los LLMs y los comportamientos cognitivos humanos.

PULPo mejora la alineación de imágenes médicas y cuantifica la incertidumbre de manera efectiva.

Un método para mejorar el entrenamiento del modelo utilizando imágenes médicas parcialmente etiquetadas.

UNRealNet mejora la navegabilidad de los robots en terrenos difíciles usando técnicas avanzadas.

Un nuevo método mejora la manipulación de robots en condiciones inciertas.

FastSAM-3DSlicer simplifica la segmentación 3D en imágenes médicas para un diagnóstico mejorado.

Una mirada a dos enfoques clave en la ciencia de datos y sus fortalezas únicas.

DistPred mejora las predicciones de resultados al tener en cuenta la incertidumbre de manera efectiva.

Examinando cómo mejorar la certeza en las predicciones de IA a través de la pérdida conflictiva.