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PowerGraph améliore l'analyse des pannes du réseau électrique grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

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DCC-Tree propose une nouvelle façon de gérer l'incertitude dans les prédictions des arbres de décision.

Découvrez comment les arbres de décision aident à prendre des décisions basées sur les données et à faire des prévisions.

Évaluer des stratégies pour surveiller et gérer la détérioration des structures pour améliorer la sécurité.

L'apprentissage actif conscient du Convex Hull améliore efficacement les évaluations de stabilité des matériaux.

Recherche sur la prédiction des vibrations dans les véhicules électriques en utilisant le modèle Resoformer.

Évaluer des modèles d'apprentissage automatique pour des prévisions d'événements fiables.

Découvre les dernières avancées des techniques de Monte Carlo quantique pour la chimie.

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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones.

Cet articleExplore comment l'apprentissage profond améliore les prévisions dans l'analyse de survie en santé.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et la rapidité pour prédire la fatigue des matériaux.

Examiner comment les LLM peuvent faire de la régression sans entraînement supplémentaire.

Un nouveau cadre renforce la confiance dans les prédictions grâce à l'apprentissage et au raisonnement.

Apprends comment les prévisions sélectives améliorent la précision des prévisions et la prise de décision dans divers domaines.

Une nouvelle approche améliore les prédictions dans les données tabulaires en utilisant des LLMs.

Combiner la détection OOD et la prédiction conforme améliore la fiabilité du modèle.

Cet article parle d'améliorer les processus gaussiens additifs avec une nouvelle approche appelée Kernel Multigrid.

G-HANet combine des images de tissus et des données génomiques pour améliorer les prédictions sur les résultats du cancer.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres pour la régression linéaire en présence de distributions d'erreurs non standards.

MA-COPP offre de nouvelles perspectives pour prédire les résultats dans des environnements complexes avec plusieurs agents.

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Améliorer les modèles d'état par de meilleures techniques d'entraînement pour les données de séries temporelles.

Découvrez comment l'interpolation améliore la fiabilité de l'apprentissage automatique en science.

De nouvelles méthodes offrent des perspectives plus claires sur les décisions algorithmiques en utilisant des explications contrefactuelles.

BARN combine BART et des réseaux de neurones pour une meilleure précision de prédiction.

Présentation de la minimisation consciente de la netteté pour améliorer la construction de fonctionnalités en programmation génétique.

QComp améliore la précision de la complétion des données dans la découverte de médicaments, aidant à faire avancer la recherche plus rapidement.

Un nouveau modèle d'apprentissage automatique améliore les prévisions des ondes sismiques pour une meilleure réponse aux catastrophes.

DyS combine une bonne performance et une interprétabilité pour une analyse de survie efficace.

Nouveau modèle améliore les prédictions en combinant la connaissance de la physique avec des techniques d'apprentissage avancées.

Une nouvelle méthode pour intégrer la logique temporelle dans les systèmes d'IA.

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Techniques pour affiner les données en apprentissage machine pour une meilleure efficacité et précision.

PLCP offre des ensembles de prédictions fiables pour différentes populations, ce qui améliore la prise de décision.

Un aperçu de comment les modèles UHAT traitent efficacement les séquences de données.