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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des prévisions en utilisant un réajustement basé sur l'entropie.

Un nouveau système vise à améliorer la prédiction de la sepsie malgré les défis liés aux données manquantes.

Un nouveau cadre aborde l'incertitude et les règles dans les prévisions grâce à BENN.

Explorer les problèmes d'incertitude épistémique dans les méthodes de Deep Learning bayésien.

Defogger propose de nouvelles stratégies pour explorer des données sensibles tout en assurant la vie privée.

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Une nouvelle méthode pour évaluer les systèmes de machine learning avec des données rares.

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Découvre comment les listes de scores probabilistes améliorent la prise de décision en intégrant des probabilités.

Un défi pour prédire les décès dans les conflits armés en mettant l'accent sur l'incertitude.

Cette méthode améliore l'efficacité de la planification en utilisant des prévisions et des modèles d'action adaptatifs.

Présentation d'une méthode pour estimer la performance d'un modèle sans se fier aux données d'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore la sélection d'exemples pour un meilleur apprentissage du modèle.

Explorer la connexion entre le regard, l'attention et la reconnaissance des objets.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer les enceintes de batteries de véhicules électriques pour la sécurité et l'efficacité.

Le vieillissement affecte la capacité du cerveau à gérer l'incertitude et à se concentrer.

Examiner la fiabilité et l'incertitude des grands modèles de langage en chimie.

Apprends comment les données de population améliorent la précision des prédictions dans des modèles incertains.

Fusionner des cartes de télédétection avec des données de vérité terrain améliore la précision des évaluations environnementales.

Cet article présente une méthode pour inclure l'incertitude dans la visualisation des volumes afin d'améliorer l'analyse des données scientifiques.

Une nouvelle méthode combine des modèles d'IA pour améliorer la prise de décisions en période d'incertitude.

Découvrez comment l'opérateur de Koopman aide à gérer l'incertitude dans des systèmes complexes et en évolution.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la fiabilité des grands modèles de langage en utilisant la quantification de l'incertitude.

Apprends à gérer les incertitudes dans la modélisation pour prendre de meilleures décisions.

Comprendre le rôle des algorithmes dans la prise de décision éthique de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de recommandation en intégrant l'incertitude.

PASP améliore la prise de décision en gérant l'incertitude grâce à des méthodes de concrétisation efficaces.

Une nouvelle approche améliore la précision dans l'estimation de l'âge biologique à partir de la méthylation de l'ADN.

L'inversion de l'espace de données améliore la précision des prévisions pour la gestion de l'énergie géothermique.

CytoDiffusion propose une nouvelle manière de classer les cellules sanguines et de repérer les anomalies.

Une nouvelle approche pour représenter l'incertitude dans des données vectorielles en trois dimensions.

GP-KAN fusionne les processus gaussiens et les réseaux de Kolmogorov-Arnold pour des prédictions efficaces.

Une nouvelle méthode améliore les modèles réduits en utilisant l'apprentissage bayésien et des processus gaussiens.

La recherche améliore la détection automatique des autocollants pour une gestion durable des déchets électroniques.

DutyTTE améliore l'estimation du temps de voyage en prenant en compte l'incertitude dans les prévisions.

Examiner comment l'apprentissage automatique s'adapte aux cibles mobiles en temps réel.

Explorer des concepts de mélange de fluides en utilisant la probabilité pour des applications concrètes.