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

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

Un nouveau modèle améliore la gestion des données textuelles manquantes dans les ensembles de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'IRM pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer en utilisant les données individuelles des patients.

Explorer le rôle de l'IA dans la recherche de nouvelles utilisations pour des médicaments existants dans les maladies rares.

Explore le workflow bayésien en quatre étapes pour améliorer la modélisation écologique.

Orca améliore l'estimation de la hauteur des vagues en utilisant des données de bouées limitées et l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la modélisation prédictive en fusionnant différentes sources de données d'ingénierie.

AdapTable améliore les prévisions des modèles malgré les changements dans les données des tables sans avoir besoin de réentraîner.

Évaluer les biais dans l'apprentissage automatique peut conduire à des résultats plus équitables pour tous.

Des recherches montrent que des modèles prédictifs peuvent améliorer le traitement du Parkinson grâce à l'analyse des beta bursts.

Examiner comment les prévisions influencent le comportement collectif et le bien-être social.

L'apprentissage automatique offre de nouvelles perspectives sur la sclérodermie systémique, améliorant le diagnostic et le traitement.

Apprends comment les prédictions peuvent améliorer les stratégies de recherche dans différents environnements.

Cette étude montre comment les croyances personnelles influencent les perceptions des prédictions de l'IA.

Un aperçu de comment l'informatique par réservoir optique améliore les prévisions des prix des actions.

HyperCAN utilise l'apprentissage automatique pour modéliser et prédire le comportement des métamatériaux de manière efficace.

Les petits modèles de langage améliorent la santé en intégrant des données variées sur les patients.

Un nouveau modèle améliore les prévisions de trafic après des accidents pour une meilleure gestion.

Explorer les problèmes d'explicabilité dans les réseaux de neurones à graphes et les solutions potentielles.

Ce cadre améliore les prévisions en se concentrant sur de véritables relations de cause à effet dans les données d'événements.

Un nouveau cadre améliore la modélisation des robots souples pour de meilleures prédictions.

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.

Un aperçu du prétraitement de données personnalisé pour de meilleures prévisions de mortalité COVID-19.

WINO propose des prédictions plus rapides et plus efficaces pour les champs électriques sur des longueurs d'onde variées.

Nouveau outil d'apprentissage automatique prédit le comportement des fluides autour de formes complexes.

Examiner comment les humains et les machines peuvent bosser ensemble pour de meilleures décisions.

Améliorer les prévisions de rendement des actifs grâce à la sélection de caractéristiques causales dans des marchés instables.

Hyperstroke révolutionne l'assistance au dessin en se concentrant sur les détails des coups.

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

Un aperçu détaillé des fonctions bêta en physique et leur rôle dans les interactions quartiques.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de séquences en capturant des connexions de données riches.

Une nouvelle approche améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles d'apprentissage automatique.

Découvre comment les modèles de langage protéique aident à prédire les comportements et les fonctions des protéines.

Cette étude examine la fiabilité des modèles de rationalisation face aux attaques adverses.

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

Les méthodes utilisant des hyperréseaux ont excellé dans la prédiction des rendements d'actifs lors des dernières compétitions.

DeTPP améliore les prévisions d'événements à long terme dans différents domaines avec des résultats variés.

Une nouvelle approche pour mieux prédire les mouvements humains dans les zones urbaines.