不確実性 に関する最新の記事

武装紛争における死者数を予測する挑戦、不確実性に焦点を当てて。

この方法は、予測と適応型アクションモデルを使って計画の効率を向上させるよ。

トレーニングデータに頼らずにモデルのパフォーマンスを推定する方法を紹介するよ。

新しい方法が例の選択を改善して、モデルの学習をより良くする。

視線、注意、物体認識のつながりを探る。

機械学習を使って電気自動車のバッテリーケースを安全性と効率を向上させる。

老化は脳の不確実性を管理する能力や注意を集中する力に影響を与える。

化学における大規模言語モデルの信頼性と不確実性を調べること。

人口データが不確かなモデルでの予測精度をどう高めるかを学ぼう。

リモートセンシングマップと実地データを組み合わせることで、環境評価の精度がアップするよ。

この記事では、科学データ分析をより良くするために、ボリュームビジュアライゼーションに不確実性を取り入れる方法を紹介するよ。

新しい方法がAIモデルを組み合わせて、不確実な状況での意思決定を改善するんだ。

koopmanオペレーターが複雑で変化するシステムの不確実性をどう扱うかを発見しよう。

研究は、不確実性の定量化を使って大規模言語モデルの信頼性を高めることに焦点を当てている。

モデルの不確実性を管理して、より良い意思決定をする方法を学ぼう。

アルゴリズムが倫理的なAIの意思決定に果たす役割を理解する。

新しい方法が不確実性を取り入れて推薦システムを向上させる。

PASPは効率的なグラウンディング手法を使って不確実性を扱い、意思決定を向上させるよ。

新しいアプローチでDNAメチル化から生物学的年齢を推定する精度が向上した。

データスペース反転は地熱エネルギー管理の予測精度を向上させる。

CytoDiffusionは、血液細胞を分類して異常を特定する新しいアプローチを提供してるよ。

三次元ベクターデータの不確実性を表現する新しいアプローチ。

GP-KANは、効率的な予測のためにガウス過程とコルモゴロフ・アーノルドネットワークを融合させたものだよ。

新しい方法がベイズ学習とガウス過程を使って低次元モデルを強化する。

研究が持続可能な電子廃棄物管理のための自動ステッカー検出を改善する。

DutyTTEは予測の不確実性を考慮することで、旅行時間の推定を改善するよ。

リアルタイムの状況で機械学習が動的なターゲットにどう適応するかを調べる。

確率を使って現実のアプリケーションにおける流体混合の概念を探る。

この記事は、AIにおける不確実性の重要な役割について明らかにしている。

DeepONetに不確実性定量化を組み込むことで、複雑な物理システムの予測が向上する。

ネットワーク内のコミュニティを安定して信頼性高く特定する方法。

新しい手法がディープラーニングを使って乳がんリスク評価を改善してるよ。

研究では、パートン分布関数に対するMSHTとNNPDFの手法を評価してるよ。

抗体検査には、医療や研究で信頼できる結果を得るために明確なガイドラインが必要だよ。

この記事では、不確実な状況における意思決定の課題と戦略について探るよ。

新しい方法が検出の不確実性に対処することでトラッキング性能を向上させる。

新しい方法が気候モデルの未来の状況予測の信頼性を高める。

機械学習はバイオ医薬品の製造における予測や監視を改善する。

新しいベイズアプローチが複雑なシステムとその動態のモデリングを強化する。

シミュレーションでより正確な信頼帯を作る効率的な方法を紹介します。