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ProbSAINT prédit les prix des voitures d'occasion tout en évaluant l'incertitude dans les prévisions.

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APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

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Tyche propose des options de segmentation flexibles et variées pour les défis d'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode aide les robots à demander de l'aide et réduit les erreurs.

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Une nouvelle méthode améliore l'estimation des moments avec moins de calcul et plus de précision.

Cet article parle de comment les méthodes basées sur les données améliorent les systèmes de contrôle grâce à des modèles simplifiés.

Comment les différentes méthodes de communication influencent la prise de décision dans des situations incertaines.

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Une méthode fraîche pour regrouper des données en fonction de la densité et de l’incertitude.

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Les robots améliorent les tâches de poussée en gérant mieux l'incertitude pendant la manipulation des objets.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de mouvement pour les véhicules autonomes, en se concentrant sur la sécurité et l'incertitude.

Des stratégies efficaces pour gérer l'incertitude dans les réseaux de neurones graphiques améliorent la fiabilité.

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Examiner des rotors quantiques et leur importance pour comprendre les comportements quantiques.

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Une nouvelle approche pour gérer l'incertitude grâce à un raisonnement structuré.

Une nouvelle méthode pour améliorer la sélection d'exemples afin d'obtenir de meilleurs résultats de modèle linguistique.

Combiner la détection OOD et la prédiction conforme améliore la fiabilité du modèle.

Une nouvelle méthode pour des mesures de surface précises en optique.

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Kermut améliore la précision des prévisions de variantes de protéines en s'attaquant aux incertitudes des résultats.

Un aperçu de l'inférence variationnelle et son impact sur l'approximation de données complexes.

Des recherches montrent des pistes potentielles pour comprendre de nouvelles physiquess grâce à la cLFV.