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Des mises à jour récentes sur l'optique adaptative améliorent la visibilité des étoiles lointaines et la clarté des images.

NIRPS améliore la recherche d'exoplanètes autour des étoiles naines M.

Un guide pour améliorer la sélection de modèles de survie dans les évaluations économiques en santé.

Une nouvelle méthode améliore la certitude des prédictions dans les modèles de langage pour les questions par oui ou par non.

Améliorer l'efficacité de la calibration en robotique mobile en utilisant des techniques avancées de sélection de mesures.

Une nouvelle méthode simplifie la modélisation 3D dans des espaces en utilisant des systèmes caméra-projecteur non calibrés.

Les pulsars sont super importants pour comprendre l'univers grâce à des mesures de temps précises.

Cette étude évalue les techniques d'analyse de survie en utilisant des ensembles de données simples avec des données manquantes.

Ce papier explore des moyens d'améliorer l'évaluation de la calibration des modèles et de la précision prédictive.

Cette recherche améliore la fiabilité des modèles de machine learning grâce à des techniques de calibration et de recalibration.

Une nouvelle méthode s'attaque à la surconfiance dans les systèmes qui reconnaissent plusieurs étiquettes.

De nouvelles méthodes standard boostent la précision dans la mesure des détecteurs de photons uniques.

Heimdallr et Solarstein boostent nos capacités d'étude astronomique.

La caméra NOMIC vise à capturer et analyser efficacement les atmosphères des exoplanètes.

Les drones améliorent les méthodes de collecte de données pour la cartographie de l'hydrogène du télescope CHIME.

Examiner comment améliorer la certitude dans les prédictions de l'IA grâce à une perte conflictuelle.

La calibration s'assure que les prédictions collent aux résultats réels dans différents domaines.

Examiner les techniques pour gérer les erreurs cohérentes dans les ordinateurs quantiques.

Une nouvelle méthode pour des animations faciales réalistes en temps réel dans la réalité virtuelle.

L'IA améliore la détection précoce des polypes coliques grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Euclide cherche à percer les mystères de l'énergie noire et de la matière noire.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie thermique pour différentes applications.

Cet article examine la non-identifiabilité dans les simulations de marché et propose une solution en utilisant plusieurs caractéristiques des données.

MORFEO améliore les mesures astrométriques pour des observations précises des corps célestes.

Cet article discute d'une nouvelle méthode de calibration des modèles basés sur des agents en utilisant des forêts aléatoires.

De nouvelles méthodes améliorent les estimations d'incertitude dans les GNN pour modéliser les énergies des matériaux.

Les règles de score appropriées améliorent l'évaluation des prévisions probabilistes dans différents domaines.

PROTOCALC améliore la précision dans la mesure de la polarisation du fond cosmique de micro-ondes.

Cette étude présente des images haute résolution de la zone ELAIS-N1 dans le ciel.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de précipitations pour de meilleures prises de décision.

La calibration des extrêmes se concentre sur l'amélioration des prévisions pour les événements climatiques extrêmes et les résultats financiers.

Cette étude améliore la précision de polarisation dans les détecteurs de rayons gamma grâce à des algorithmes d'étalonnage et de correction.

Un aperçu des méthodes efficaces pour transporter divers matériaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure du volume des tissus grâce à l'imagerie médicale.

Explore comment les distributions BGIG modélisent efficacement des scénarios financiers complexes.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la précision de la mesure des changements génétiques entre les espèces.

Examiner des méthodes pour améliorer les essais en panier grâce au partage d'infos.

FOVAL améliore la précision et l'utilisabilité des lunettes autofocales sans avoir besoin de calibrage constant.

TIM utilise des détecteurs avancés pour observer la formation des étoiles dans des environnements cosmiques difficiles.

Présentation d'une méthode pour estimer la performance d'un modèle sans se fier aux données d'entraînement.