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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage multitâche en mesurant l'incertitude de manière efficace.

Cette méthode améliore les estimations d'incertitude sans avoir besoin de réentraîner le modèle.

NP-SemiSeg améliore la précision de la segmentation sémantique tout en estimant l'incertitude.

Examiner des étoiles doubles révèle leurs propriétés et améliore notre connaissance de l'univers.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions sur le comportement des calottes glaciaires et l'élévation du niveau de la mer.

Un aperçu des systèmes de contrôle, de la rétroaction et des défis dans l'ingénierie moderne.

Cette étude examine comment les machines reconnaissent les émotions pour améliorer la prise de décision humaine.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des robots à comprendre les perspectives humaines.

Une approche probabiliste améliore la classification des données de séries temporelles avec des valeurs manquantes.

Une nouvelle méthode améliore l'incertitude dans les annotations d'images médicales.

Stratégies de navigation efficaces pour les robots dans des environnements remplis d'obstacles.

EDICT améliore les prévisions pour des données collectées à des intervalles irréguliers, ce qui améliore la prise de décision.

Des chercheurs mettent au point une nouvelle méthode pour estimer les propriétés des neutrinos en utilisant des géantes rouges.

Une nouvelle méthode améliore le placement des dériveurs pour une meilleure collecte de données sur les fluides.

Une nouvelle méthode optimise l'estimation d'orientation en cryo-EM en utilisant des techniques avancées de deep learning.

S'attaquer aux défis pour des applications de machine learning sûres dans des systèmes critiques.

Explore comment les émotions influencent la prise de décision en période d'incertitude.

De nouvelles méthodes améliorent les stratégies de contrôle pour des systèmes d'ingénierie incertains.

Les SDEs graphiques améliorent la précision des modèles en intégrant du hasard dans l'analyse des données.

Une méthode sans modèle pour la prise de décision dans des environnements incertains en utilisant des techniques bayésiennes.

Examiner comment améliorer la sécurité des véhicules autonomes en mesurant l'incertitude des capteurs.

Les robots améliorent leurs compétences en manipulation d'objets en se concentrant sur l'incertitude dans leur processus d'apprentissage.

Une nouvelle méthode utilise l'IA pour le mapping environnemental en temps réel et les mises à jour.

Examiner comment les retours influencent les prévisions économiques et la prise de décisions.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection des blobs dans des images bruyantes.

De nouveaux cadres améliorent les performances des drones en utilisant des méthodes d'apprentissage et de contrôle adaptatif.

De nouvelles méthodes améliorent notre manière d'évaluer l'incertitude des prédictions dans les modèles d'apprentissage automatique.

Nouvelle approche des processus de décision de Markov robustes améliore la prise de décision en situation d'incertitude.

Présentation de l'EOR pour améliorer l'équité dans les systèmes de classement entre différents groupes de candidats.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour des prévisions rapides et fiables.

Une nouvelle méthode pour estimer l'incertitude dans les NeRF pré-entraînés sans avoir à les réentraîner.

La recherche se concentre sur des modèles d'IA pour améliorer la détection du cancer de la prostate et donner des niveaux de confiance.

Une nouvelle méthode aide les robots à naviguer en toute sécurité sur des terrains difficiles en utilisant des images aériennes.

Un nouveau modèle de méta-apprentissage améliore les prévisions avec moins de données.

Automatiser l'étiquetage d'objets 3D tout en évaluant l'incertitude pour améliorer l'apprentissage en IA.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'images et met en avant l'incertitude dans l'imagerie médicale.

Cette recherche aborde le biais dans les systèmes de récupération de documents en utilisant des estimations d'incertitude.

Discuter des mesures de sécurité pour les systèmes d'apprentissage machine dans des domaines critiques.

Une nouvelle méthode améliore la navigation des robots dans des environnements complexes en gérant l'incertitude.

Une nouvelle approche améliore l'estimation de l'incertitude pour l'hadronisation dans les expériences de physique des particules.