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La calibration aide à améliorer la précision des modèles de propagation des maladies pour de meilleures décisions en matière de santé.

Les scientifiques étudient les nanoparticules avec des lasers pour comprendre le comportement quantique.

CTI propose une nouvelle méthode pour des intervalles de prédiction plus précis et informatifs.

L'expérience TUCAN vise à atteindre une précision sans précédent dans les mesures du moment dipolaire électrique des neutrons en utilisant une magnétométrie avancée.

La méthode JAGB offre de nouvelles perspectives sur la mesure des distances dans l'Univers.

Ce cadre améliore la précision des prévisions en utilisant des modèles de langage et des données en temps réel.

La méthode ESCAPE améliore la calibration des optiques adaptatives pendant les observations astronomiques en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la suppression des éléments de premier plan dans les relevés de galaxies.

Une nouvelle méthode booste la confiance dans les prédictions de l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la calibration des modulateurs de lumière spatiale pour un meilleur contrôle de la lumière.

DutyTTE améliore l'estimation du temps de voyage en prenant en compte l'incertitude dans les prévisions.

De nouvelles méthodes de scoring améliorent la prévision des risques de maladies pour un meilleur soin des patients.

WildFusion combine apprentissage profond et correspondance locale pour une reconnaissance animale précise.

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Cet article parle de la prédiction conforme et de son rôle dans l'amélioration de la précision des modèles.

Les données de séquences moléculaires révèlent des infos sur les relations évolutives et la divergence des espèces.

Des prévisions précises dépendent d'une bonne calibration pour faire correspondre les probabilités avec les résultats réels.

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Une méthode pour déterminer les formes solides à l'intérieur des réservoirs grâce aux variations de niveau de liquide.

Les GRBs donnent des infos clés sur l'expansion de l'univers et la mesure des distances.

Un aperçu de comment l'astrométrie spatiale améliore notre compréhension de l'univers.

Cette recherche améliore la fiabilité des prévisions dans les GNN grâce à une quantification intégrée de l'incertitude.

Cet article présente des méthodes pour améliorer la précision de la calibration en utilisant l'absorption d'iode et des peignes de fréquence laser.

Une nouvelle méthode d'IA améliore l'imagerie hyperspectrale pendant la chirurgie en s'attaquant aux problèmes d'éclairage.

LUCCa améliore les prédictions des robots en gérant l'incertitude dans différents environnements.

Une nouvelle méthode pour modéliser et prédire avec précision les écarts de crédit dans le temps.

Un nouveau cadre améliore les prédictions en s'attaquant à l'incertitude dans les données.

Un aperçu des défis et des avancées dans la recherche sur les émissions radio à basse fréquence.

La recherche montre le potentiel des capteurs CMOS dans les missions à rayons X.

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Renseigne-toi sur comment la thérapie par faisceau de protons cible efficacement les tumeurs.

Améliorer les modèles de langage pour communiquer l'incertitude peut renforcer la confiance des utilisateurs et les aider à mieux décider.

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Examiner la compréhension et la précision des résultats des modèles de langue.

XENONnT vise à percer les secrets de la matière noire en utilisant des techniques de détection avancées.

Les capteurs RainbowSight améliorent le toucher des robots grâce à un éclairage et un design innovants.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure des champs magnétiques en utilisant les oscillations de Rabi.

OpenDosimeter offre un retour en temps réel sur l'exposition aux rayons X pour les travailleurs.

Apprends comment plusieurs capteurs RGB-D améliorent le suivi des mouvements humains.