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Une méthode pour estimer des distributions de probabilité dans des systèmes incertains.

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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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Une nouvelle méthode améliore la qualité des solutions dans les défis d'imagerie médicale.

Une nouvelle méthode améliore le scoring de confiance dans les modèles de langue en utilisant des explications stables.

Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les modèles entraînés de manière adversariale.

Une nouvelle approche combine des modèles écologiques à court et long terme pour de meilleures prévisions.

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Une méthode qui combine la SGD et des techniques de confidentialité pour une analyse de données efficace.

Un cadre pour améliorer les prédictions et les mesures d'incertitude de la régression par processus gaussien.

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Un aperçu de comment gérer les erreurs dans les modèles génératifs basés sur les scores.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions en utilisant plusieurs vues de données.

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BayTTA fusionne TTA et BMA pour une meilleure précision en imagerie médicale.

Un aperçu des méthodes pour améliorer la gestion du flux de boue dans différentes industries.

TrustAffinity améliore les prévisions de liaison des médicaments et évalue l'incertitude de manière efficace.

Cet article parle des méthodes efficaces pour améliorer la quantification de l'incertitude dans des modèles complexes en utilisant des réseaux de neurones.

HydraGNN utilise l'apprentissage automatique pour accélérer la découverte et la modélisation des matériaux.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des mesures d'incertitude dans les tâches de détection de tableaux.

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

Les réseaux de neurones bayésiens améliorent les prévisions du comportement des matériaux avec des estimations d'incertitude.

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

Une nouvelle approche pour évaluer l'incertitude des résultats de traitement améliore la prise de décision clinique.

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

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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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