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Una sfida per prevedere le morti nei conflitti armati con un occhio sull'incertezza.

Questo metodo migliora l'efficienza nella pianificazione usando previsioni e modelli d'azione adattivi.

Presentiamo un metodo per stimare le prestazioni del modello senza fare affidamento sui dati di addestramento.

Un nuovo metodo migliora la selezione degli esempi per un apprendimento del modello migliore.

Esplorando il collegamento tra sguardo, attenzione e riconoscimento degli oggetti.

Usare il machine learning per migliorare le custodie delle batterie dei veicoli elettrici per sicurezza ed efficienza.

L'invecchiamento influisce sulla capacità del cervello di gestire l'incertezza e concentrare l'attenzione.

Esaminando l'affidabilità e l'incertezza nei Grandi Modelli Linguistici nel campo della chimica.

Scopri come i dati sulla popolazione migliorano la precisione delle previsioni in modelli incerti.

Unire le mappe di telerilevamento con i dati di verità di campo migliora l'accuratezza nelle valutazioni ambientali.

Questo articolo presenta un metodo per incorporare l'incertezza nella visualizzazione volumetrica per un'analisi dei dati scientifici migliore.

Un nuovo metodo combina modelli di intelligenza artificiale per migliorare le decisioni in situazioni di incertezza.

Scopri come l'Operatore di Koopman aiuta a gestire l'incertezza in sistemi complessi e in cambiamento.

La ricerca si concentra sul miglioramento dell'affidabilità nei modelli di linguaggio grandi utilizzando la quantificazione dell'incertezza.

Impara a gestire le incertezze nella modellazione per prendere decisioni migliori.

Capire il ruolo degli algoritmi nel processo decisionale etico dell'IA.

Un nuovo metodo migliora i sistemi di raccomandazione incorporando l'incertezza.

PASP migliora il processo decisionale gestendo l'incertezza con metodi di ancoraggio efficienti.

Un nuovo approccio migliora la precisione nel stimare l'età biologica dalla metilazione del DNA.

L'inversione dello spazio dati migliora l'accuratezza delle previsioni per la gestione dell'energia geotermica.

CytoDiffusion propone un nuovo modo di classificare le cellule del sangue e identificare anomalie.

Un nuovo modo per rappresentare l'incertezza nei dati vettoriali tridimensionali.

GP-KAN unisce i Processi Gaussiani e le Reti di Kolmogorov-Arnold per previsioni più efficienti.

Un nuovo metodo migliora i modelli a ordine ridotto usando l'apprendimento bayesiano e i processi gaussiani.

La ricerca migliora il rilevamento automatico degli adesivi per una gestione sostenibile dei rifiuti elettronici.

DutyTTE migliora la stima dei tempi di viaggio tenendo conto dell'incertezza nelle previsioni.

Esaminando come il machine learning si adatta a obiettivi in movimento in situazioni in tempo reale.

Esplorare i concetti di miscelazione dei fluidi usando la probabilità per applicazioni nel mondo reale.

Quest'articolo mette in luce il ruolo fondamentale dell'incertezza nell'IA.

Integrare la quantificazione dell'incertezza in DeepONet migliora le previsioni nei sistemi fisici complessi.

Un metodo per l'identificazione stabile e affidabile delle comunità nelle reti.

Nuovi metodi migliorano le valutazioni del rischio di cancro al seno usando il deep learning.

Uno studio valuta i metodi MSHT e NNPDF per adattare le funzioni di distribuzione dei partoni.

I test degli anticorpi devono avere linee guida chiare per garantire risultati affidabili nella sanità e nella ricerca.

Quest'articolo esplora le sfide e le strategie nella presa di decisioni in situazioni incerte.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni di tracciamento affrontando l'incertezza nella rilevazione.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità dei modelli climatici nel prevedere le condizioni future.

Il machine learning migliora le previsioni e il monitoraggio nella produzione biopharmaceutica.

Un nuovo approccio bayesiano migliora la modellazione di sistemi complessi e delle loro dinamiche.

Introducendo un metodo efficiente per creare bande di confidenza più accurate nelle simulazioni.