Derniers articles pour Étalonnage

Des chercheurs proposent une nouvelle méthode pour des mesures de permittivité précises en utilisant la technologie s-SNOM.

Une étude des pendules couplés révèle des comportements similaires à ceux des systèmes quantiques.

S'attaquer au défi de la calibration en deep learning avec les techniques Mixup.

Les scores de propension calibrés améliorent les estimations des effets de traitement dans les études d'observation.

Améliorer la maintenance prédictive grâce à une meilleure détection des pannes avec des méthodes d'étalonnage.

Une nouvelle méthode utilise des réseaux de neurones pour mesurer les champs magnétiques dans des chambres à vide inaccessibles.

Une nouvelle approche pour renforcer la confiance dans la détection d'objets grâce à des techniques de calibration fiables.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et la fiabilité de la détection d'objets pour les systèmes critiques en matière de sécurité.

CSSLR améliore la sélection de modèles de régression logistique, en rendant tout ça plus fiable et transparent.

Découvre comment l'apprentissage profond bayésien améliore la précision et la fiabilité des prédictions.

Contrôle des robots facilement avec des montres connectées pour une interaction fluide homme-robot.

Le gaz radon joue un rôle clé dans la calibration des détecteurs de xénon liquide pour la détection d'événements rares.

Une nouvelle méthode pour la mesure des termes de commutation VNA améliore la flexibilité dans les tests micro-ondes.

Explorer le rôle du radar 4D mmWave dans la technologie de conduite autonome.

Un aperçu de l'importance de la désintégration double bêta sans neutrinos en physique.

Une étude révèle des méthodes pour améliorer la précision de détection des rayons gamma dans les détecteurs en germanium.

Explore des méthodes pour minimiser les locations de machines tout en planifiant les tâches efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de mesure des sources de lumière en imagerie optique.

Apprends les bases et les avancées des techniques de calibration de caméra.

Une nouvelle méthode améliore l'expérience utilisateur dans les interfaces cerveau-ordinateur.

De nouvelles méthodes d'apprentissage automatique améliorent la précision et l'efficacité des modèles de trafic.

Une nouvelle métrique améliore la précision et la clarté des prédictions du modèle.

Une nouvelle méthode pour améliorer la calibration des capteurs dans les véhicules en mouvement.

Une étude développe 87 nouvelles calibrations pour les températures effectives des étoiles variables.

Une nouvelle méthode améliore la précision des systèmes radar grâce à une calibration efficace.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles linguistiques évaluent leur confiance dans les prédictions.

Un aperçu de l'étalonnage de l'instrument infrarouge moyen sur le JWST.

Un aperçu de l'importance de la fiabilité dans les systèmes d'IA dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent la calibration des réseaux de neurones entraînés sur des ensembles de données distillés.

Les scientifiques utilisent le détecteur PiN pour étudier les effets des radiations sur la météo et le climat.

Apprends comment les scientifiques estiment les distances aux galaxies en utilisant la méthode SBF.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles de classification d'images.

Un nouveau système qui améliore la calibration du suivi du regard pour une meilleure expérience utilisateur.

Cet article parle de l'importance de détecter les changements dans les données pour les modèles de machine learning.

Une plongée dans la fiabilité des prévisions météo probabilistes.

LISA vise à révolutionner notre compréhension de l'espace grâce aux mesures des ondes gravitationnelles.

De nouvelles méthodes améliorent le contrôle du taux de fausses découvertes dans l'analyse de données binaires.

DESI étudie l'énergie noire à travers une immense carte 3D de galaxies.

Créer des normes fiables pour calibrer les polarimètres optiques en astronomie.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans les prédictions d'imagerie médicale.