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Questa ricerca si concentra sull'inserimento dell'incertezza nelle previsioni usando l'inferenza bayesiana.

Uno sguardo ai modelli avanzati per capire gli shock economici e le loro implicazioni.

Un nuovo metodo punta a migliorare l'accuratezza della segmentazione per le immagini MRI dell'arteria carotide.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini ad ultrasuoni tramite le Mappe di Fiducia.

Un metodo per una classificazione efficiente dei segnali stradali nella guida autonoma.

Esaminando le pratiche etiche nell'IA e le loro implicazioni sociali.

Impara metodi per recuperare segnali da osservazioni rumorose in modo efficace.

Le reti neurali migliorano l'accuratezza e l'efficienza della ricostruzione 3D delle superfici a partire da nuvole di punti.

I sistemi intelligenti devono evolversi per gestire l'incertezza in ambienti in tempo reale.

Un nuovo metodo migliora le previsioni nei sistemi dinamici complessi.

I neutrini offrono intuizioni fondamentali sulle forze della natura.

GraphDKL migliora le previsioni affrontando l'incertezza e le complessità dei dati a rete.

Esaminando come i modelli di machine learning migliorano le previsioni nella ricerca sui materiali.

Uno sguardo più da vicino alla dimensione del campione efficace e al suo ruolo nelle previsioni mediche.

Presentiamo un metodo di apprendimento attivo che unisce incertezza e diversità per migliorare l'efficienza dell'etichettatura.

Un nuovo framework migliora la sicurezza dei robot gestendo in modo efficace più incertezze.

Un nuovo approccio aumenta la stabilità nelle reti elettriche con l'aumento dell'uso delle energie rinnovabili.

Progressi nella creazione di modelli vascolari più precisi considerando le incertezze nell'imaging medico.

Uno studio rivela i modelli di movimento delle stelle e le intuizioni sulla materia oscura nella nostra galassia.

Introducendo un approccio probabilistico per valutare le spiegazioni delle GNN per una maggiore affidabilità.

Esaminare come l'incertezza dell'IA influisce sulle decisioni nella sanità.

Uno sguardo ai problemi di percorso più breve robusti in condizioni di rete incerte.

Un nuovo approccio per migliorare la fiducia nelle previsioni nei compiti di regressione.

Una panoramica delle reti neurali bayesiane e della loro importanza nell'IA.

Esaminando come i set casuali e le funzioni di credenza influenzano la presa di decisioni in vari settori.

ProvNeRF migliora la rappresentazione di scene 3D usando immagini limitate analizzando le origini dei punti.

Un framework per sistemi energetici stabili e affidabili con risorse rinnovabili.

Esaminare le sfide nel prevedere i punti di non ritorno nei sistemi naturali a causa dei cambiamenti climatici.

Deep Kernel Learning migliora i sistemi di controllo, garantendo sicurezza e affidabilità anche in mezzo alla complessità.

Un nuovo sistema ottimizza i modelli di linguaggio per risposte più veloci ed efficienti.

Un approccio sistematico per sviluppare e usare gli indici nella ricerca.

Un metodo per migliorare l'affidabilità nella generazione di testi misurando l'incertezza.

Come la co-contrazione muscolare ci aiuta a gestire movimenti imprevedibili.

Una guida per prendere decisioni informate durante focolai di malattie usando tecniche di ottimizzazione.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei sistemi in ambienti incerti.

Metodi innovativi puntano a migliorare le misurazioni del tasso di espansione dell'Universo.

La ricerca mette in evidenza il ruolo dell'incertezza nel fare domande di chiarimento nei sistemi di dialogo.

I progressi nell'IA si concentrano sulla valutazione dell'incertezza nella rilevazione di oggetti da parte dei robot.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del modello affrontando in modo efficace i problemi di miscalibrazione.

Questo studio migliora l'efficienza del fine-tuning nelle reti neurali usando l'apprendimento attivo transuttivo.