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Un nouveau cadre résout efficacement les EDP tout en prenant en compte les incertitudes.

Une nouvelle approche qui combine l'apprentissage par renforcement et l'optimisation bayésienne pour prendre de meilleures décisions.

Un aperçu de comment l'optimisation bayésienne s'attaque aux défis de haute dimension.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots cartographient leur environnement en utilisant des technologies avancées.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions dans des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage profond et des processus gaussiens.

Cet article explore comment les drones localisent les signaux radio de manière autonome.

Découvrez comment DESI surmonte la turbulence atmosphérique pour des mesures astronomiques précises.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de GP pour gérer des designs 3D imprimés complexes.

Une nouvelle méthode pour estimer les attentes conditionnelles de manière efficace dans des environnements incertains.

Des chercheurs améliorent les méthodes de détection du faible signal de 21 cm venant de l'espace profond.

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer les prévisions sur les combinaisons de médicaments contre le cancer.

Une nouvelle méthode pour ajuster les hyperparamètres en utilisant des idées bayésiennes.

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Analyser la relation entre les processus gaussiens et les espaces de Hilbert à noyau reproduisant.

Les scientifiques analysent des images du cerveau pour étudier des maladies cognitives comme Alzheimer.

Une nouvelle méthode pour distinguer les étoiles mélangées dans les images astronomiques grâce à l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche de l'optimisation topologique utilisant l'apprentissage automatique améliore l'efficacité de la conception.

Apprends comment les processus gaussiens améliorent les prévisions et gèrent l'incertitude dans l'analyse de données.

On vous présente une nouvelle méthode pour s'attaquer à des défis d'optimisation compliqués dans plusieurs domaines.

Cet article met en avant l'utilisation des processus gaussiens dans l'analyse de recherche clinique.

Une nouvelle méthode bayésienne améliore les processus gaussiens pour de meilleures prédictions et une meilleure gestion des incertitudes.

De nouveaux modèles améliorent la génération vidéo en capturant des relations spatiales et temporelles essentielles.

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.

Un aperçu des processus gaussiens, des noyaux et de leur importance dans la théorie quantique et l'analyse de données.

Explorer des méthodes pour prédire des événements futurs à partir de données qui coulent en continu.

Cette étude améliore l'apprentissage actif en utilisant des dérivées pour de meilleures prédictions.

Les GRBs donnent des infos clés sur l'expansion de l'univers et la mesure des distances.

Une nouvelle méthode améliore la classification en ajustant les modèles aux évolutions des données.

Apprends comment les processus gaussiens gèrent l'incertitude de prédiction en apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de production éolienne à long terme en utilisant les emplacements des éoliennes et des données climatiques.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de processus gaussiens pour des prédictions plus rapides avec des données en temps réel.

Cette étude présente des méthodes pour l'optimisation bayésienne dans différents espaces de recherche.

La recherche améliore la modélisation prédictive pour le stockage sûr des déchets nucléaires dans des formations de sel gemme.

Une méthode pour améliorer les simulations en utilisant des idées bayésiennes et l'apprentissage actif.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'échantillonnage dans des problèmes inverses bayésiens complexes.

Une nouvelle méthode accélère l'étude des phases des matériaux en utilisant l'apprentissage actif.

Un nouveau modèle améliore l'analyse ECG en intégrant une classification précise et une estimation d'incertitude.

Cet article parle de comment combiner des méthodes améliore l'efficacité d'apprentissage des opérateurs.

La recherche combine l'apprentissage machine et la physique pour améliorer la précision des simulations de grappes d'étoiles.