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Uno sguardo ai sistemi di controllo e al ruolo della stima dello stato nella gestione tecnologica.

La teoria dell'apprendimento credale offre nuove intuizioni per adattare i modelli di machine learning ai dati in cambiamento.

Un nuovo framework aiuta ad analizzare le spiegazioni dai modelli di linguaggio grandi in modo efficace.

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Un nuovo metodo migliora l'analisi del flusso affrontando l'incertezza nei dati FTLE.

Questa ricerca valuta la fiducia dei modelli di intelligenza artificiale e la qualità delle spiegazioni in ambienti rumorosi.

Migliorare la sicurezza nelle macchine attraverso contratti di percezione migliori e approcci basati sull'apprendimento.

Questo studio evidenzia l'importanza dell'incertezza nella valutazione dei modelli Vision-Language.

Esaminando i pipeline di analisi dei dati e i metodi per gestire l'incertezza nella ricerca politica.

La ricerca si concentra su come migliorare le spiegazioni e gestire l'incertezza nelle decisioni dei veicoli autonomi.

Uno sguardo sulla affidabilità del machine learning e delle reti neurali profonde.

Migliorare la calibrazione del bias di taglio è fondamentale per studiare l'energia oscura e l'espansione dell'universo.

Un nuovo metodo per valutare l'accuratezza degli output dei LLM usando le dimensioni intrinseche locali.

Nuovi metodi migliorano le previsioni dei percorsi degli aerei per un controllo del traffico aereo più sicuro.

Un nuovo modello migliora le previsioni per eventi di forti piogge.

Migliorare la calibrazione dell'incertezza aiuta a prendere decisioni migliori in diversi settori.

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ProbSAINT prevede i prezzi delle auto usate mentre valuta l'incertezza nelle previsioni.

Un nuovo metodo punta a migliorare la sicurezza nei robot mobili affrontando le incertezze.

Un nuovo approccio per premiare l'over-ottimizzazione nei modelli di linguaggio usando la stima dell'incertezza.

Introducendo un nuovo modello per prevedere meglio i movimenti dei veicoli nel traffico.

APRICOT aumenta la fiducia nei modelli linguistici misurando con precisione la fiducia nelle risposte.

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Un nuovo metodo migliora le simulazioni molecolari mirando alle aree di incertezza.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini nella Imaging a Particelle Magnetiche.

Tyche offre opzioni di segmentazione flessibili e diverse per le sfide della diagnostica per immagini.

Un nuovo metodo aiuta i robot a chiedere aiuto e riduce gli errori.

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Un nuovo metodo di intelligenza artificiale migliora la programmazione in ambienti di lavoro incerti.

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Un nuovo metodo migliora la stima dei momenti con meno calcoli e maggiore precisione.

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Come i diversi metodi di comunicazione influenzano il processo decisionale in situazioni incerte.

Un nuovo approccio per migliorare la quantificazione dell'incertezza nei dati delle serie temporali multi-dimensionali.

Un nuovo metodo migliora l'ottimizzazione delle simulazioni complesse riducendo l'incertezza.