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Des chercheurs ont réussi à améliorer la précision des fonctions de distribution des partons pour la physique des hautes énergies.

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De nouvelles stratégies améliorent la précision de la segmentation d'images médicales pour de meilleurs diagnostics.

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NORIS améliore la sélection d'images pour entraîner des modèles de détection d'objets de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision sous incertitude dans l'apprentissage hors ligne.

Un nouvel émulateur améliore l'efficacité dans la prédiction des données cosmologiques.

GP-Frontier permet aux robots de naviguer sans cartes en utilisant des capteurs en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore la synthèse des particules en gérant les incertitudes de production.

Un nouveau cadre améliore l'équité des algorithmes en utilisant des infos démographiques incertaines.

Ce cadre aide les utilisateurs à appliquer des processus gaussiens de manière efficace pour la modélisation prédictive.

ProtoASNet améliore le diagnostic de la sténose aortique avec un raisonnement clair et une gestion des incertitudes.

Une nouvelle méthode pour une allocation efficace des vaccins pendant les épidémies en gérant l'incertitude.

Une nouvelle méthode aide à reconnaître l'incertitude dans les textes de recherche.

Apprends comment l'incertitude influence les descripteurs lagrangiens en dynamique des fluides.

Évaluer la capacité des modèles à estimer l'incertitude pour de meilleures prédictions.

Des recherches montrent que les réseaux de neurones informés par la physique pourraient bien aider à gérer l'énergie éolienne.

L'apprentissage actif améliore l'efficacité de l'entraînement des données grâce à une sélection stratégique des échantillons.

RS-CNN propose une nouvelle façon de quantifier l'incertitude dans les prédictions du machine learning.

Une méthode pour dériver des distributions a priori à partir des processus de prise de décision des experts.

Cette étude renforce la robustesse de l'apprentissage profond grâce à une sélection dynamique de modèles.

Apprends comment le théorème de Bayes aide à gérer l'incertitude dans la prise de décision.

Cet article explore des méthodes pour mesurer l'incertitude dans le positionnement des robots en utilisant RTS.

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

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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.

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

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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.