Un metodo per generare dati sintetici usando reti bayesiane per proteggere la privacy mentre si permette l'analisi.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un metodo per generare dati sintetici usando reti bayesiane per proteggere la privacy mentre si permette l'analisi.
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Un approccio integrato per studiare le transizioni di fase con incertezze e confini di iniezione.
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Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei DeepONets usando l'inversione di Kalman in ensemble.
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Questo articolo presenta un metodo per migliorare le stime di incertezza nelle applicazioni TinyML.
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Nuovi metodi migliorano la capacità dell'IA di rilevare immagini mediche inaspettate.
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Nuovi metodi migliorano la sicurezza misurando la fiducia nelle decisioni dei veicoli a guida autonoma.
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Un metodo che usa l'IA migliora la rappresentazione del suono in diversi ambienti.
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Un metodo per stimare le distribuzioni di probabilità in sistemi incerti.
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Nuovi metodi migliorano le previsioni del deflusso per una gestione efficiente delle risorse idriche.
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Un nuovo metodo migliora la qualità delle soluzioni nelle sfide dell'imaging medico.
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Un nuovo metodo migliora il punteggio di fiducia nei modelli di linguaggio usando spiegazioni stabili.
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Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli addestrati in modo avversariale.
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Un nuovo metodo aiuta i robot a capire meglio i comandi degli utenti.
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Questo articolo parla dell'importanza di misurare l'incertezza nelle previsioni dell'IA.
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BayTTA fonde TTA e BMA per una maggiore accuratezza nell'imaging medico.
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Questo articolo parla di metodi efficaci per migliorare la quantificazione dell'incertezza nei modelli complessi usando reti neurali.
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Un nuovo metodo migliora le previsioni nei sistemi complessi usando deep learning e processi gaussiani.
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