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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.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation en équilibrant les préférences des utilisateurs au fil du temps.

Une nouvelle expérience au Brésil détecte des antineutrinos pour surveiller les activités des réacteurs.

De nouvelles méthodes pourraient améliorer les mesures de polarisation en radioastronomie.

Examiner les difficultés à détecter les émissions de l'univers primordial venant de l'hydrogène.

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.

Découvrez comment les modèles neuronaux améliorent la précision et la flexibilité de la tarification des options.

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.

Examiner les biais dans l'apprentissage automatique et leur impact sur la prise de décision.