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Un nuovo metodo nei GNN usa più vettori per migliorare le previsioni.

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Nuovo metodo migliora le previsioni del movimento umano per robot e veicoli intelligenti.

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Le spiegazioni controfattuali chiariscono le previsioni dell'IA mostrando possibili cambiamenti agli input.

RecycleNet migliora il processo decisionale delle reti neurali per avere previsioni migliori sulle immagini mediche.

Un nuovo metodo integra fisica e deep learning per prevedere il movimento umano in modo preciso.

Un nuovo modo per migliorare le previsioni della velocità del traffico durante eventi estremi.

Un nuovo modello stima le infezioni totali usando dati sulla mobilità e fattori demografici.

Un nuovo metodo per migliorare le previsioni nel deep learning bayesiano concentrandosi su parametri chiave.

Un nuovo modello di meta-apprendimento migliora le previsioni con meno dati.

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La quantificazione dell'incertezza nell'IA aiuta a migliorare le decisioni informando gli utenti sull'affidabilità delle previsioni.

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Nuovi modelli migliorano le previsioni per la fitness delle proteine e il design.

Nuovi metodi affrontano indizi fuorvianti nella rilevazione delle malattie dalle immagini mediche.

Il framework LLM-Mob migliora l'accuratezza nel predire i modelli di mobilità umana.

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Un nuovo metodo usa i dati per prevedere i readmission dei pazienti in terapia intensiva per un'assistenza migliore.

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

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