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Avances en la creación de modelos vasculares más precisos, teniendo en cuenta las incertidumbres en la imagenología médica.

Un estudio revela patrones de movimiento de estrellas y datos sobre la materia oscura en nuestra galaxia.

Introduciendo un enfoque probabilístico para evaluar las explicaciones de GNN para mayor fiabilidad.

Examinando cómo la incertidumbre de la IA afecta la toma de decisiones en la salud.

Una mirada a los problemas de rutas más cortas robustas en condiciones de red inciertas.

Un nuevo enfoque para mejorar la confianza en las predicciones en tareas de regresión.

Una visión general de las redes neuronales bayesianas y su importancia en la IA.

Examinando cómo los conjuntos aleatorios y las funciones de creencias afectan la toma de decisiones en varios campos.

ProvNeRF mejora la representación de escenas en 3D usando imágenes limitadas al analizar los orígenes de los puntos.

Un marco para sistemas de energía estables y confiables con recursos renovables.

Examinando los retos de predecir puntos de inflexión en los sistemas naturales debido al cambio climático.

Deep Kernel Learning mejora los sistemas de control, asegurando seguridad y fiabilidad en medio de la complejidad.

Un nuevo sistema optimiza los modelos de lenguaje para respuestas más rápidas y eficientes.

Un enfoque sistemático para desarrollar y usar índices en la investigación.

Un método para mejorar la fiabilidad en la generación de texto midiendo la incertidumbre.

Cómo la co-contracción muscular nos ayuda a lidiar con movimientos impredecibles.

Una guía para tomar decisiones informadas durante brotes de enfermedades usando técnicas de optimización.

Nuevos métodos mejoran la seguridad de los sistemas en entornos inciertos.

Métodos innovadores buscan mejorar las medidas de la tasa de expansión del Universo.

La investigación destaca el papel de la incertidumbre al hacer preguntas de aclaración en sistemas de diálogo.

Los avances en IA se centran en evaluar la incertidumbre en la detección de objetos robóticos.

Un nuevo método mejora las predicciones del modelo al abordar de manera efectiva los problemas de mala calibración.

Este estudio mejora la eficiencia de ajuste fino en redes neuronales usando aprendizaje activo transductivo.

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.