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GUESS reformule l'apprentissage auto-supervisé en intégrant l'incertitude pour des performances améliorées.

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Apprends comment le p-EnKF aide à gérer l'incertitude dans des systèmes complexes.

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Cette approche éclaire comment on fait des choix dans l'incertitude.

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De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images en s'attaquant à l'incertitude dans les modèles génératifs.

REGE transforme notre compréhension des graphiques en s'attaquant à l'incertitude et en améliorant la fiabilité des modèles.

Une nouvelle méthode améliore notre compréhension de la physique des particules.

Cette étude mesure l'incertitude dans les prédictions des modèles pour détecter des motifs de design trompeurs.

DAWN-SI améliore les solutions aux problèmes inverses en s'attaquant au bruit et à l'incertitude.

CUPS apprend aux ordinateurs à reconnaître les mouvements humains à partir de simples vidéos.

La recherche combine des modèles sismiques pour améliorer les prévisions et réduire l'incertitude sur les impacts des tremblements de terre.

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REPEAT améliore les explications de l'IA, clarifiant l'importance des pixels et les niveaux de confiance.

Les QT-NNs mélangent la mécanique quantique avec la psychologie cognitive pour améliorer la prise de décision.

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Un aperçu des méthodes innovantes pour capturer et représenter les signaux de notre environnement.

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Apprends pourquoi comprendre la biomasse et ses incertitudes est super important pour nos forêts.

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