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Apprends comment les décisions de compromis améliorent la fiabilité en programmation stochastique.

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Une étude révèle comment l'acétylcholine influence les choix et l'apprentissage en situation d'incertitude.

Une nouvelle méthode d'aide à la décision aide les gestionnaires de forêts à planifier dans des conditions incertaines.

De nouvelles méthodes améliorent la conception moléculaire en mesurant l'incertitude des prévisions.

Une nouvelle méthode pour combiner des données de mesure incohérentes montre des promesses pour les scientifiques.

Apprends à améliorer les profits de la récolte de raisins grâce à des prévisions précises et des stratégies flexibles.

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L'apprentissage mutuel booste la performance et l'estimation d'incertitude dans les Réseaux Neuraux Bayésiens.

Améliorer les ensembles de prédiction quand les conditions de données changent sans avoir besoin d'étiquettes.

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Méthodes innovantes pour une gestion et une analyse efficaces des données de trajectoire.

Cette étude met en avant l'importance de l'incertitude dans la segmentation IA pour la sclérose en plaques.

Un nouveau cadre résout efficacement les EDP tout en prenant en compte les incertitudes.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de langage en s'attaquant à l'incertitude dans la génération de texte.

Optimiser le marquage de données avec des approches d'apprentissage actif dans les tâches de reconnaissance d'entités.

Une nouvelle approche pour améliorer la fiabilité des prédictions en apprentissage automatique.

Des recherches récentes montrent des liens entre les LLM et les comportements cognitifs humains.

PULPo améliore l'alignement des images médicales et quantifie l'incertitude de manière efficace.

Une méthode pour améliorer l'entraînement des modèles en utilisant des images médicales partiellement étiquetées.

UNRealNet améliore la navigabilité des robots dans des terrains difficiles grâce à des techniques avancées.

Une nouvelle méthode améliore la manipulation des robots dans des conditions incertaines.

FastSAM-3DSlicer simplifie la segmentation 3D dans les images médicales pour un meilleur diagnostic.

Un aperçu de deux approches clés en science des données et de leurs forces uniques.

DistPred améliore les prédictions de résultats en tenant compte de l'incertitude de manière efficace.

Examiner comment améliorer la certitude dans les prédictions de l'IA grâce à une perte conflictuelle.

Une nouvelle façon de prendre des décisions qui prend en compte comment les choix influencent les résultats.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la façon dont les robots gèrent les moments de contact incertains.

Techniques pour améliorer l'inférence graphique et l'estimation de l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour mesurer l'incertitude dans l'apprentissage profond, surtout dans l'analyse de survie.

Deux nouveaux estimateurs améliorent la précision dans l'analyse des données de réponse des items.

L'IA améliore la détection précoce des polypes coliques grâce à des techniques d'imagerie avancées.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de changement de niveau de la mer régional en utilisant l'apprentissage automatique.

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Cet article parle de comment les méthodes bayésiennes améliorent la confiance dans les prédictions des réseaux de neurones.

Un nouveau module améliore la navigation des robots en estimant l'incertitude dans la segmentation d'images.

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Une nouvelle méthode améliore les images IRM en montrant l'incertitude dans les reconstructions.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des voitures autonomes face à des obstacles imprévisibles.