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Explore comment l'incertitude affecte les prédictions en apprentissage automatique et les méthodes pour la mesurer.

Des experts développent des modèles pour prédire la propagation des maladies malgré les incertitudes.

Un aperçu des systèmes de contrôle et du rôle de l'estimation d'état dans la gestion technologique.

La théorie de l'apprentissage crédal offre de nouvelles perspectives pour adapter les modèles d'apprentissage automatique aux données qui évoluent.

Un nouveau cadre aide à analyser efficacement les explications des grands modèles de langage.

Apprends comment le SMPC équilibre sécurité et performance dans des systèmes incertains.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des flux en s'attaquant à l'incertitude des données FTLE.

Cette recherche évalue la confiance des modèles d'IA et la qualité des explications dans des environnements bruyants.

Améliorer la sécurité des machines grâce à de meilleurs contrats de perception et des approches basées sur l'apprentissage.

Cette étude met en avant l'importance de l'incertitude dans l'évaluation des Modèles Vision-Langage.

Examiner des pipelines d'analyse de données et des méthodes pour gérer l'incertitude dans la recherche politique.

La recherche se concentre sur l'amélioration des explications et la gestion de l'incertitude dans la prise de décision des véhicules autonomes.

Un aperçu de la fiabilité de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones profonds.

Améliorer la calibration du biais de cisaillement est super important pour étudier l'énergie noire et l'expansion de l'univers.

Une nouvelle méthode pour évaluer la précision des résultats des LLM en utilisant les dimensions intrinsèques locales.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de trajectoire des avions pour un contrôle aérien plus sûr.

Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les événements de fortes pluies.

Améliorer la calibration de l'incertitude aide à prendre de meilleures décisions dans plein de domaines.

Cet article examine la production rare de quatre quarks tops lors des collisions de particules.

Cet article examine comment les différences influencent la formation des opinions dans un groupe.

ProbSAINT prédit les prix des voitures d'occasion tout en évaluant l'incertitude dans les prévisions.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la sécurité des robots mobiles en prenant en compte les incertitudes.

Une nouvelle approche pour récompenser la sur-optimisation dans les modèles de langage en utilisant l'estimation d'incertitude.

Présentation d'un nouveau modèle pour mieux prédire les mouvements des véhicules dans le trafic.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

Apprends à mesurer les incertitudes dans l'estimation de pose des robots pour une meilleure performance.

Une nouvelle méthode améliore les simulations moléculaires en ciblant les zones d'incertitude.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image en imagerie par particules magnétiques.

Tyche propose des options de segmentation flexibles et variées pour les défis d'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode aide les robots à demander de l'aide et réduit les erreurs.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modelage de substituts en utilisant des principes physiques.

La recherche vise à améliorer l'interprétation des environnements 3D par les machines pour la sécurité.

Cette étude examine comment les méthodes bayésiennes peuvent améliorer les systèmes de détection de malware.

Une nouvelle méthode d'IA améliore la planification dans des environnements de tâches incertains.

Apprends comment les ingénieurs gèrent l'incertitude pour des designs plus sûrs.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des moments avec moins de calcul et plus de précision.

Cet article parle de comment les méthodes basées sur les données améliorent les systèmes de contrôle grâce à des modèles simplifiés.

Comment les différentes méthodes de communication influencent la prise de décision dans des situations incertaines.

Une nouvelle approche pour améliorer la quantification de l'incertitude dans des données de séries temporelles multidimensionnelles.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation des simulations complexes en réduisant l'incertitude.