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Descubre cómo IMP-MARL mejora la gestión de infraestructuras a través del aprendizaje colaborativo.

Nuevas estrategias mejoran la precisión en la segmentación de imágenes médicas para mejores diagnósticos.

Métodos innovadores mejoran las predicciones de la actividad cerebral y el comportamiento usando datos complejos.

NORIS mejora la selección de imágenes para entrenar modelos de detección de objetos de forma eficiente.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en situaciones inciertas en el aprendizaje offline.

Un nuevo emulador mejora la eficiencia en la predicción de datos cosmológicos.

GP-Frontier permite que los robots naveguen sin mapas usando sensores en tiempo real.

Un nuevo método mejora la síntesis de partículas al gestionar las incertidumbres de producción.

Un nuevo marco mejora la equidad en los algoritmos usando información demográfica incierta.

Este marco ayuda a los usuarios a aplicar Procesos Gaussianos de manera efectiva para el modelado predictivo.

ProtoASNet mejora el diagnóstico de la estenosis aórtica con un razonamiento claro y manejo de la incertidumbre.

Un nuevo método para una asignación efectiva de vacunas durante epidemias al abordar la incertidumbre.

Un nuevo método ayuda a reconocer la incertidumbre en los textos de investigación.

Aprende cómo la incertidumbre afecta a los descriptores lagrangianos en la dinámica de fluidos.

Evaluando la capacidad de los modelos para estimar la incertidumbre y mejorar las predicciones.

Las investigaciones muestran que las Redes Neuronales Informadas por la Física tienen potencial para la gestión de energía eólica.

El aprendizaje activo mejora la eficiencia del entrenamiento de datos mediante la selección estratégica de muestras.

RS-CNN ofrece un nuevo enfoque para cuantificar la incertidumbre en las predicciones de aprendizaje automático.

Un método para obtener distribuciones previas a partir de procesos de toma de decisiones de expertos.

Este estudio mejora la solidez del aprendizaje profundo a través de la selección dinámica de modelos.

Aprende cómo el Teorema de Bayes ayuda a manejar la incertidumbre en la toma de decisiones.

Este artículo explora métodos para medir la incertidumbre en el posicionamiento robótico usando RTS.

Un nuevo método mejora las redes neuronales bayesianas para la generalización y la estimación de incertidumbre.

Un nuevo método mejora el aprendizaje multitarea al medir la incertidumbre de manera efectiva.

Este método mejora las estimaciones de incertidumbre sin necesidad de volver a entrenar el modelo.

NP-SemiSeg mejora la precisión de la segmentación semántica mientras estima la incertidumbre.

Examinar estrellas dobles revela sus propiedades y mejora nuestro conocimiento del universo.

Nuevos métodos mejoran las predicciones del comportamiento de las capas de hielo y el aumento del nivel del mar.

Una visión general de los sistemas de control, retroalimentación y los desafíos en la ingeniería moderna.

Este estudio analiza cómo las máquinas reconocen emociones para mejorar la toma de decisiones humanas.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para entender las perspectivas humanas.

Un enfoque probabilístico mejora la clasificación de datos de series temporales con valores faltantes.

Un nuevo método mejora la incertidumbre en las anotaciones de imágenes médicas.

Estrategias de navegación efectivas para robots en entornos llenos de obstáculos.

EDICT mejora las predicciones para datos recolectados en intervalos desiguales, mejorando la toma de decisiones.

Investigadores desarrollan un enfoque novedoso para estimar las propiedades de los neutrinos usando gigantes rojos.

Un nuevo método mejora la colocación de boyas para una mejor recolección de datos de fluidos.

Un nuevo método optimiza la estimación de orientación en cryo-EM usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Abordando desafíos para aplicaciones de aprendizaje automático seguras en sistemas críticos.

Explora cómo los sentimientos influyen en la toma de decisiones bajo incertidumbre.