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Des progrès dans la création de modèles vasculaires plus précis en tenant compte des incertitudes dans l'imagerie médicale.

Une étude révèle les motifs de mouvement des étoiles et des infos sur la matière noire dans notre galaxie.

Présentation d'une approche probabiliste pour évaluer les explications des GNN afin d'améliorer leur fiabilité.

Examiner comment l'incertitude de l'IA impacte la prise de décision en santé.

Un aperçu des problèmes de plus court chemin robuste dans des conditions de réseau incertaines.

Une nouvelle méthode pour améliorer la confiance des prédictions dans les tâches de régression.

Un aperçu des réseaux de neurones bayésiens et de leur importance en IA.

Examiner comment des ensembles aléatoires et des fonctions de croyance influencent la prise de décision dans différents domaines.

ProvNeRF améliore la représentation 3D des scènes en utilisant des images limitées en analysant les origines des points.

Un cadre pour des systèmes d'énergie stables et fiables avec des ressources renouvelables.

Examiner les défis de la prévision des points de basculement dans les systèmes naturels à cause du changement climatique.

Deep Kernel Learning améliore les systèmes de contrôle, garantissant sécurité et fiabilité malgré la complexité.

Un nouveau système optimise les modèles de langage pour des réponses plus rapides et plus efficaces.

Une approche systématique pour développer et utiliser des index dans la recherche.

Une méthode pour améliorer la fiabilité dans la génération de texte en mesurant l'incertitude.

Comment la co-contraction musculaire nous aide à gérer des mouvements imprévisibles.

Un guide pour prendre des décisions éclairées pendant des épidémies en utilisant des techniques d'optimisation.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des systèmes dans des environnements incertains.

Des méthodes innovantes visent à améliorer les mesures du taux d'expansion de l'Univers.

La recherche met en avant le rôle de l'incertitude dans le fait de poser des questions de clarification dans les systèmes de dialogue.

Les avancées en IA se concentrent sur l'évaluation de l'incertitude dans la détection d'objets par des robots.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions du modèle en s'attaquant efficacement aux problèmes de mauvaise calibration.

Cette étude améliore l'efficacité du fine-tuning dans les réseaux de neurones en utilisant l'apprentissage actif transductif.

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.