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Un nuovo framework risolve in modo efficiente le PDE mentre affronta le incertezze.

Un nuovo approccio che combina l'apprendimento per rinforzo e l'ottimizzazione bayesiana per prendere decisioni migliori.

Uno sguardo a come l'ottimizzazione bayesiana affronta le sfide ad alta dimensione.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i robot mappano i loro ambienti usando tecnologie avanzate.

Un nuovo metodo migliora le previsioni nei sistemi complessi usando deep learning e processi gaussiani.

Quest'articolo esplora come i droni trovano i segnali radio in modo autonomo.

Scopri come DESI supera la turbolenza atmosferica per misurazioni astronomiche precise.

Un nuovo metodo migliora i modelli GP per gestire design complessi stampati in 3D.

Un nuovo metodo per stimare le aspettative condizionali in modo efficiente in ambienti incerti.

I ricercatori migliorano i metodi di rilevamento per il debole segnale 21 cm dallo spazio profondo.

Gli scienziati usano il machine learning per migliorare le previsioni sulle combinazioni di farmaci contro il cancro.

Un nuovo metodo per regolare gli iperparametri usando idee bayesiane.

Questa ricerca migliora i Processi Gaussiani usando caratteristiche di Fourier adaptive per previsioni migliori.

Analizzando la relazione tra i processi gaussiani e gli spazi di Hilbert con nucleo riproduttivo.

Gli scienziati analizzano le immagini del cervello per studiare malattie cognitive come l'Alzheimer.

Un nuovo metodo per distinguere le stelle sovrapposte nelle immagini astronomiche usando l'apprendimento automatico.

Un nuovo approccio all'ottimizzazione topologica usando il machine learning migliora l'efficienza del design.

Scopri come i Processi Gaussiani migliorano le previsioni e gestiscono l'incertezza nell'analisi dei dati.

Presentiamo un nuovo approccio per affrontare sfide di ottimizzazione complesse in vari settori.

Quest'articolo mette in evidenza l'uso dei Processi Gaussiani nell'analisi della ricerca clinica.

Un nuovo approccio bayesiano migliora i processi gaussiani per una previsione migliore e una gestione dell'incertezza più efficace.

I nuovi modelli migliorano la generazione di video catturando relazioni spaziali e temporali cruciali.

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

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

Una panoramica dei processi gaussiani, dei kernel e della loro importanza nella teoria quantistica e nell'analisi dei dati.

Esplorare metodi per prevedere eventi futuri dai dati che scorrono continuamente.

Questo studio migliora l'apprendimento attivo usando derivate per previsioni più precise.

Le GRB offrono intuizioni fondamentali sull'espansione dell'universo e sulla misurazione delle distanze.

Un nuovo metodo migliora la classificazione adattando i modelli a schemi di dati in evoluzione.

Scopri come i processi gaussiani affrontano l'incertezza nelle previsioni nel machine learning.

Nuovo metodo migliora le previsioni a lungo termine dell'energia eolica utilizzando le posizioni delle turbine e i dati climatici.

Nuovo metodo migliora i modelli di processo gaussiano per previsioni più veloci con dati in tempo reale.

Questo studio presenta metodi per l'ottimizzazione bayesiana in diversi spazi di ricerca.

La ricerca migliora la modellazione predittiva per lo stoccaggio sicuro dei rifiuti nucleari nelle formazioni di salgemma.

Un metodo per migliorare le simulazioni usando idee bayesiane e apprendimento attivo.

Un nuovo metodo per migliorare il campionamento in complessi problemi inversi bayesiani.

Un nuovo metodo accelera lo studio delle fasi dei materiali usando l'apprendimento attivo.

Un nuovo modello migliora l'analisi ECG integrando una classificazione precisa e una stima dell'incertezza.

Questo articolo parla di come combinare i metodi migliora l'efficacia dell'apprendimento degli operatori.

La ricerca unisce il machine learning e la fisica per migliorare l'accuratezza delle simulazioni di ammassi stellari.