Une méthode pour générer des données synthétiques en utilisant des réseaux bayésiens pour protéger la vie privée tout en permettant l'analyse.
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La science de pointe expliquée simplement
Une méthode pour générer des données synthétiques en utilisant des réseaux bayésiens pour protéger la vie privée tout en permettant l'analyse.
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Une approche intégrée pour étudier les transitions de phase avec des incertitudes et des frontières d'injection.
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Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les DeepONets en utilisant l'inversion d'Ensemble Kalman.
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Cet article présente une méthode pour améliorer les estimations d'incertitude dans les applications TinyML.
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De nouvelles méthodes améliorent la capacité de l'IA à détecter des images médicales inattendues.
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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité en mesurant la confiance dans les décisions des véhicules autonomes.
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Les chercheurs veulent améliorer les prédictions des équations aux dérivées partielles en utilisant des opérateurs neuronaux.
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Comprendre les méthodes de quantification de l'incertitude améliore la prise de décision en ingénierie.
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Une méthode utilisant l'IA améliore la représentation sonore dans différents environnements.
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Une méthode pour estimer des distributions de probabilité dans des systèmes incertains.
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Explore comment la théorie de l'information améliore notre compréhension du comportement des matériaux.
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Combiner la complétion de tenseurs avec la quantification de l'incertitude pour avoir de meilleures infos sur les données.
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De nouvelles méthodes améliorent les prévisions d'écoulement des rivières pour une gestion efficace des ressources en eau.
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Présentation d'un cadre pour quantifier l'incertitude dans les modèles prédictifs, surtout dans des espaces de données complexes.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des solutions dans les défis d'imagerie médicale.
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Une nouvelle méthode améliore le scoring de confiance dans les modèles de langue en utilisant des explications stables.
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Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles entraînés de manière adversariale.
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Une nouvelle approche combine des modèles écologiques à court et long terme pour de meilleures prévisions.
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Une nouvelle méthode aide les robots à mieux comprendre les commandes des utilisateurs.
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Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.
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Un cadre pour améliorer les prédictions et les mesures d'incertitude de la régression par processus gaussien.
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Un aperçu pour s'assurer que les technologies IA sont fiables et dignes de confiance.
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Un regard de plus près sur comment les Transformers apprennent à partir d'exemples dans des contextes variés.
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Un aperçu de comment gérer les erreurs dans les modèles génératifs basés sur les scores.
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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions en utilisant plusieurs vues de données.
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Cet article parle de l'importance de mesurer l'incertitude dans les prédictions de l'IA.
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BayTTA fusionne TTA et BMA pour une meilleure précision en imagerie médicale.
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Un aperçu des méthodes pour améliorer la gestion du flux de boue dans différentes industries.
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TrustAffinity améliore les prévisions de liaison des médicaments et évalue l'incertitude de manière efficace.
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Cet article parle des méthodes efficaces pour améliorer la quantification de l'incertitude dans des modèles complexes en utilisant des réseaux de neurones.
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HydraGNN utilise l'apprentissage automatique pour accélérer la découverte et la modélisation des matériaux.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration des mesures d'incertitude dans les tâches de détection de tableaux.
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Une étude révèle comment le son influence la dynamique d'une flamme conique.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions dans des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage profond et des processus gaussiens.
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Les réseaux de neurones bayésiens améliorent les prévisions du comportement des matériaux avec des estimations d'incertitude.
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Une nouvelle méthode pour ajuster les hyperparamètres en utilisant des idées bayésiennes.
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Une nouvelle approche pour évaluer l'incertitude des résultats de traitement améliore la prise de décision clinique.
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Un aperçu des complexités dans la modélisation des événements de fusion des étoiles à neutrons.
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Découvre comment les énormes ensembles améliorent la précision des prévisions météorologiques.
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Une méthode basée sur les données améliore les estimations de confiance dans les scénarios de régression haute dimension.
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