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Un nuovo framework migliora la sicurezza dei robot e la loro navigazione in ambienti sconosciuti.

Kermut migliora l'accuratezza delle previsioni delle varianti proteiche affrontando le incertezze nei risultati.

Un nuovo metodo di calibrazione migliora la precisione nell'imaging 4D STEM.

Un nuovo approccio per la modellazione basata su agenti protegge la privacy individuale mantenendo l'accuratezza dei dati.

Questo articolo parla di come migliorare le pinzette acustiche attraverso tecniche di calibrazione migliori.

Uno sguardo a come i modelli di flusso sanguigno aiutano nel trattamento delle malattie cardiache.

Esplorare il potenziale dello Scanner PHASR polarimetrico nei campi medico e industriale.

Nuovi metodi migliorano la cattura dei segnali e l'interpretazione dei dati nell'astronomia radio.

I ricercatori presentano una nuova tecnica per migliorare l'analisi dei dati dei raggi X per le missioni spaziali.

Valutare l'affidabilità dei riassunti prodotti dall'IA per migliorare la manutenzione del software.

I ricercatori sviluppano metodi per migliorare la calibrazione dei modelli di buchi neri e galassie.

Un nuovo metodo di calibrazione migliora l'integrazione della realtà aumentata nelle procedure chirurgiche.

Una nuova strategia di calibrazione migliora la modellazione della roccia salina per lo stoccaggio dell'idrogeno.

La ricerca sviluppa modelli per prevedere i risultati dei trapianti di rene usando dati estesi.

La multicalibrazione migliora l'accuratezza degli LLM affinando i punteggi di confidenza e affrontando le allucinazioni.

Un nuovo metodo semplifica la cattura del movimento 3D usando la calibrazione automatica delle telecamere.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della classificazione delle immagini concentrandosi sul contesto.

Impara a fare previsioni e decisioni migliori riducendo il rimpianto per gli scambi.

LoRA-Ensemble combina modelli per avere previsioni migliori e gestire l'incertezza.

Il chip Timepix4 migliora la risoluzione temporale per la rilevazione delle particelle in vari settori.

Combinare modelli generativi e stima della massima verosimiglianza migliora la precisione nella calibrazione dei rilevatori.

Investigare gli effetti di LoRA sulla giustizia tra i diversi gruppi nel machine learning.

I ricercatori usano la modellazione a campo di fase per prevedere come i materiali si rompono sotto stress.

Questo articolo parla dei metodi di calibrazione essenziali per i rilevatori di oggetti in applicazioni critiche.

Un approccio pratico per misurare la velocità di deriva usando la Camera di Riferimento Geometrica nei TPC.

Un sistema di precisione per calibrare sensori nella ricerca sulla materia oscura e il calcolo quantistico.

Nuovi metodi migliorano l'osservazione di esopianeti simili alla Terra grazie a una tecnologia coronagrafa avanzata.

Un nuovo metodo migliora il punteggio di fiducia nei modelli di linguaggio usando spiegazioni stabili.

Uno sguardo a come i modelli di sensibilità calibrati migliorano l'inferenza causale negli studi.

Esplorare nuovi metodi e sensori per un imaging di polarizzazione efficace.

Osservazioni mirate per migliorare la comprensione delle galassie, delle supernovae e dell'energia oscura.

Lo studio si concentra sul comportamento di seguire i veicoli e sulle coppie di leader-seguaci nel traffico caotico.

Uno sguardo profondo sulla volatilità dipendente dal percorso e il suo impatto sul prezzo delle opzioni.

Presentiamo le Deep Double Poisson Networks per migliori previsioni discreti.

Il NI-CU garantisce misurazioni precise per lo studio NISP dell'universo oscuro.

Questo studio si concentra sul migliorare i modelli per simulare la crescita neuronale usando metodi bayesiani.

Uno sguardo al ruolo delle misurazioni precise per capire l'universo.

Una nuova tecnica migliora l'affidabilità delle previsioni delle reti neurali attraverso aggiustamenti geometrici.

Il detector LZ punta a scoprire i misteri della materia oscura grazie a tecnologia avanzata e analisi.

I ricercatori hanno sviluppato un emulatore veloce per modelli complessi di computer.