Articoli più recenti per Incertezza

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.

Esplora come l'incertezza influisce sulle previsioni del machine learning e i metodi per misurarla.

Gli esperti sviluppano modelli per prevedere la diffusione delle malattie nonostante le incertezze.

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.

Scopri come SMPC bilancia sicurezza e prestazioni in sistemi incerti.

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.