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Un nuovo approccio migliora il controllo in ambienti incerti usando processi gaussiani.

L'algoritmo Domino migliora le previsioni elettriche, affrontando le sfide della scarsità di dati.

Nuovi metodi distribuiti migliorano il tracciamento degli obiettivi riducendo i costi energetici.

Scopri i principali vantaggi e le applicazioni dei metodi dei Processi Gaussiani in vari settori.

Impara ad analizzare i dati di serie temporali irregolari per avere previsioni e intuizioni migliori.

Progressi nella ricostruzione dei campi elettrici usando la Teoria dei Campi Informativi.

AUGUR semplifica la ricerca dei posti migliori per l'attacco molecolare usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dei processi gaussiani gestendo efficacemente gli outlier.

Un nuovo modello migliora l'analisi di dataset longitudinali con più covariate.

Esplorare come i Deep Gaussian Processes migliorano le previsioni affrontando relazioni complesse nei dati.

Combinare principi di fisica con metodi basati sui dati per modelli migliori.

Un metodo per ottimizzare le decisioni garantendo la sicurezza in ambienti in cambiamento.

Nuovi metodi di modellazione migliorano la comprensione dell'attività neurale e dei fattori esterni.

Un nuovo modo di generare dati usando il matching dei flussi e metodi bayesiani.

Ricerca sulla modellazione del comportamento della combustione nei razzi ibridi per una maggiore sicurezza.

Combinare i processi gaussiani e il calcolo quantistico offre soluzioni per la gestione dell'energia più veloci.

Nuovo kernel migliora i processi gaussiani per previsioni dati più precise.

Uno studio su come i processi gaussiani analizzano e prevedono i modelli di malattia.

Esplorare pianeti lontani per scoprire i loro misteri e il potenziale per la vita.

Esplorare la curvature cosmica aiuta a svelare la forma e l'espansione dell'universo.

Uno sguardo all'adattamento del dominio, alla privacy e all'apprendimento federato nella scienza dei dati.

MOLPIPx aiuta gli scienziati a modellare con precisione i movimenti molecolari usando tecniche avanzate.

Un nuovo modello unisce velocità ed efficienza per l'analisi dei dati.

Impara a semplificare i processi gaussiani per fare previsioni efficaci senza perdere l'essenza.

Integrare modelli di apprendimento nei sistemi di controllo porta a robot e auto più intelligenti.

I processi gaussiani di Ehrenpreis-Palamodov migliorano l'accuratezza nella risoluzione delle PDE.

Nuovi metodi migliorano l'analisi causale dei dati spaziali usando reti neurali.

Scopri come il calcolo quantistico plasma il machine learning tramite reti innovative.

Un metodo nuovo migliora la nostra comprensione della fisica delle particelle.

La ricerca combina modelli sismici per migliorare le previsioni e ridurre l'incertezza sugli impatti dei terremoti.

FMGP migliora le previsioni DNN stimando l'incertezza, importante per applicazioni critiche.

Scopri come l'ottimizzazione globale migliora il processo decisionale in diversi settori.

Un nuovo metodo semplifica la mappatura RF con meno campioni e adattabilità in tempo reale.

Nuovi metodi nell'apprendimento attivo aumentano l'efficienza del modello e affrontano l'incertezza.

Scopri come i DGP migliorano le immagini e gestiscono l'incertezza.

Scopri come i dispositivi collaborano senza condividere dati personali.

Un nuovo metodo riempie i vuoti nei dati usando deep learning e osservazioni satellitari.

Scopri metodi di ottimizzazione avanzati che stanno rivoluzionando il design degli aerei moderni.

Scopri come migliorare l'affidabilità dei classificatori di immagini contro le distorsioni.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui localizziamo gli oggetti in grandi spazi.