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

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

Un nuovo modello migliora la gestione dei dati testuali mancanti nei dataset.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della risonanza magnetica per la diagnosi dell'Alzheimer usando i dati dei singoli pazienti.

Esplorare il ruolo dell'IA nel trovare nuovi usi per farmaci esistenti in malattie rare.

Esplora il workflow bayesiano in quattro fasi per migliorare la modellazione ecologica.

Orca migliora la stima dell'altezza delle onde usando dati limitati di boe e machine learning.

Un nuovo framework migliora il modeling predittivo unendo diverse fonti di dati ingegneristici.

AdapTable migliora le previsioni del modello mentre i dati della tabella cambiano senza doverlo riqualificare.

Valutare i pregiudizi nel machine learning può portare a risultati più equi per tutti.

La ricerca svela modelli predittivi per un trattamento migliore del Parkinson attraverso l'analisi dei beta burst.

Esaminare come le previsioni influenzano il comportamento collettivo e il benessere sociale.

Il machine learning offre nuove intuizioni sulla sclerosi sistemica, migliorando diagnosi e trattamento.

Scopri come le previsioni possono migliorare le strategie di ricerca in vari ambienti.

Studiando come le convinzioni personali influenzano le percezioni delle previsioni dell'IA.

Uno sguardo a come il calcolo a riserva ottica migliora le previsioni dei prezzi delle azioni.

HyperCAN usa il machine learning per modellare e prevedere efficacemente il comportamento dei metamateriali.

I modelli linguistici piccoli migliorano la salute integrando dati diversi dei pazienti.

Un nuovo modello migliora le previsioni sul traffico dopo gli incidenti per una gestione migliore.

Esplorare i problemi di spiegabilità nelle Reti Neurali a Grafo e soluzioni potenziali.

Questo framework migliora le previsioni concentrandosi su reali relazioni causali nei dati degli eventi.

Un nuovo framework migliora la modellazione dei robot morbidi per previsioni più accurate.

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.

Uno sguardo alla personalizzazione del preprocessing dei dati per migliorare le previsioni di mortalità da COVID-19.

WINO offre previsioni più veloci ed efficienti per i campi elettrici a diverse lunghezze d'onda.

Nuovo strumento di machine learning prevede il comportamento dei fluidi attorno a forme complesse.

Esaminare come gli umani e le macchine possono collaborare per migliori risultati decisionali.

Migliorare le previsioni dei ritorni sugli asset attraverso la selezione di caratteristiche causali in mercati instabili.

Hyperstroke rivoluziona l'assistenza al disegno concentrandosi sui dettagli delle pennellate.

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

Uno sguardo dettagliato sulle funzioni beta in fisica e il loro ruolo nelle interazioni quartiche.

Un nuovo modello migliora la previsione delle sequenze catturando connessioni di dati ricche.

Un nuovo approccio migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli di machine learning.

Scopri come i modelli linguistici delle proteine aiutano a prevedere i comportamenti e le funzioni delle proteine.

Questo studio esamina l'affidabilità dei modelli di razionalizzazione sotto attacchi avversari.

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

I metodi che usano le iperreti hanno spaccato nel prevedere i rendimenti degli asset nelle recenti competizioni.

DeTPP migliora le previsioni degli eventi a lungo termine in vari settori con esiti diversi.

Un nuovo modo per prevedere meglio i movimenti delle persone nelle aree urbane.