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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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Un aperçu des complexités dans la modélisation des événements de fusion des étoiles à neutrons.

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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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L'apprentissage profond transforme la modélisation de la propagation radio pour améliorer la communication sans fil.

Combiner différentes types de données aide à mieux comprendre les systèmes biologiques.

Une nouvelle méthode approche les réseaux de neurones pour une meilleure analyse de l'incertitude.

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Une méthode pour améliorer la confiance des modèles de langue dans leur génération de texte.

Un nouveau cadre améliore les prévisions de trafic en analysant les relations de cause à effet et l'incertitude.

Une nouvelle méthode simplifie comment on évalue l'incertitude des modèles dans les prédictions.

Utiliser des modèles de diffusion améliore les prédictions de données dans des environnements bruyants.

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Un nouveau cadre améliore les prévisions et les estimations d'incertitude dans l'analyse des données géographiques.

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