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Explora cómo la incertidumbre afecta las predicciones del aprendizaje automático y los métodos para medirla.

Expertos desarrollan modelos para predecir la propagación de enfermedades en medio de incertidumbres.

Una mirada a los sistemas de control y el papel de la estimación del estado en la gestión tecnológica.

La teoría del aprendizaje credal ofrece nuevas ideas para adaptar modelos de aprendizaje automático a datos en constante cambio.

Un nuevo marco ayuda a analizar explicaciones de modelos de lenguaje grandes de manera efectiva.

Aprende cómo SMPC equilibra la seguridad y el rendimiento en sistemas inciertos.

Un nuevo método mejora el análisis de flujo al abordar la incertidumbre en los datos de FTLE.

Esta investigación evalúa la confianza de los modelos de IA y la calidad de las explicaciones en entornos ruidosos.

Mejorando la seguridad en las máquinas a través de mejores contratos de percepción y enfoques basados en el aprendizaje.

Este estudio destaca la importancia de la incertidumbre al evaluar los Modelos de Visión-Lenguaje.

Analizando los pipelines de análisis de datos y métodos para manejar la incertidumbre en la investigación política.

La investigación se centra en mejorar las explicaciones y manejar la incertidumbre en la toma de decisiones de vehículos autónomos.

Una mirada a la fiabilidad del aprendizaje automático y las redes neuronales profundas.

Mejorar la calibración del sesgo de cizallamiento es clave para estudiar la energía oscura y la expansión del universo.

Un nuevo método para evaluar la precisión de los resultados de LLM utilizando dimensiones intrínsecas locales.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de la ruta de las aeronaves para un control de tráfico aéreo más seguro.

Un nuevo modelo mejora las predicciones para eventos de lluvia intensa.

Mejorar la calibración de la incertidumbre mejora la toma de decisiones en varios campos.

Este artículo examina la rara producción de cuatro quarks top en colisiones de partículas.

Este artículo examina cómo las diferencias impactan la formación de opiniones en grupo.

ProbSAINT predice los precios de coches usados mientras evalúa la incertidumbre en las predicciones.

Un nuevo método busca mejorar la seguridad en robots móviles al abordar incertidumbres.

Un nuevo enfoque para recompensar la sobreoptimización en modelos de lenguaje usando estimación de incertidumbre.

Presentamos un nuevo modelo para predecir mejor los movimientos de los vehículos en el tráfico.

APRICOT mejora la confianza en los modelos de lenguaje al medir con precisión la confianza en las respuestas.

Aprende a medir las incertidumbres en la estimación de la pose de robots para mejorar el rendimiento.

Un nuevo método mejora las simulaciones moleculares al enfocarse en áreas de incertidumbre.

Un nuevo método mejora la calidad de imagen en la Imagen por Partículas Magnéticas.

Tyche ofrece opciones de segmentación flexibles y diversas para desafíos de imágenes médicas.

Un nuevo método ayuda a los robots a pedir ayuda y reduce errores.

Un nuevo método mejora la precisión del modelado sustituto usando principios físicos.

La investigación busca mejorar la interpretación de ambientes 3D por parte de las máquinas para mayor seguridad.

Este estudio examina cómo los métodos bayesianos pueden mejorar los sistemas de detección de malware.

Un nuevo método de IA mejora la programación en entornos de tareas inciertos.

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Un nuevo método mejora la estimación de momentos con menos cálculo y mayor precisión.

Este artículo habla de cómo los métodos basados en datos mejoran los sistemas de control a través de modelos simplificados.

Cómo diferentes métodos de comunicación influyen en la toma de decisiones en situaciones inciertas.

Un nuevo enfoque para mejorar la cuantificación de la incertidumbre en datos de series temporales multidimensionales.

Un nuevo método mejora la optimización de simulaciones complejas al reducir la incertidumbre.