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Um novo framework melhora a segurança e a navegação dos robôs em ambientes desconhecidos.

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Um novo método de calibração melhora a precisão na imagem 4D STEM.

Uma nova abordagem para modelagem baseada em agente protege a privacidade individual enquanto mantém a precisão dos dados.

Este artigo fala sobre como melhorar as pinças acústicas com técnicas de calibração mais eficientes.

Um olhar sobre como os modelos de fluxo sanguíneo ajudam no tratamento de doenças cardíacas.

Explorando o potencial do Scanner PHASR polarimétrico em áreas médicas e industriais.

Novos métodos melhoram a captura de sinal e a interpretação de dados na radioastronomia.

Pesquisadores apresentam uma nova técnica pra melhorar a análise de dados de raios X para missões espaciais.

Avaliando a confiabilidade dos resumos produzidos por IA pra melhorar a manutenção de software.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra melhorar a calibração de modelos de buracos negros e galáxias.

Um novo método de calibração melhora a integração de AR em procedimentos cirúrgicos.

Uma nova estratégia de calibração melhora a modelagem de rocha salgada para armazenamento de hidrogênio.

A pesquisa desenvolve modelos pra prever resultados de transplantes de rim usando dados extensos.

Multicalibração melhora a precisão dos LLM ajustando as pontuações de confiança e lidando com alucinações.

Um novo método simplifica a captura de movimento 3D usando calibração automática de câmeras.

Um novo método melhora a precisão da classificação de imagens ao focar no contexto.

Aprenda a fazer previsões e decisões melhores minimizando o arrependimento de troca.

LoRA-Ensemble combina modelos pra ter previsões melhores e gerenciar incertezas.

O chip Timepix4 melhora a resolução de tempo pra detecção de partículas em várias áreas.

Combinar modelos generativos e estimação de máxima verossimilhança melhora a precisão da calibração dos detectores.

Investigando os efeitos do LoRA na equidade entre diferentes grupos em aprendizado de máquina.

Pesquisadores usam modelagem de fase para prever como os materiais se quebram sob estresse.

Esse artigo fala sobre métodos de calibração essenciais para detectores de objetos em aplicações críticas.

Uma abordagem prática pra medir a velocidade de deriva usando a Câmara de Referência Geométrica em TPCs.

Um sistema de precisão pra calibrar sensores em pesquisa de matéria escura e computação quântica.

Novos métodos melhoram a observação de exoplanetas parecidos com a Terra usando tecnologia de coronógrafo avançada.

Um novo método melhora a pontuação de confiança em modelos de linguagem usando explicações estáveis.

Um olhar sobre como modelos de sensibilidade calibrada melhoram a inferência causal em estudos.

Explorando novas técnicas e sensores pra uma imagem de polarização mais eficaz.

Observações focadas pra melhorar a compreensão de galáxias, supernovas e energia escura.

O estudo foca no comportamento de seguir veículos e nas duplas de líder-seguidor no tráfego caótico.

Uma olhada profunda na volatilidade dependente do caminho e seu impacto na precificação de opções.

Apresentando as Deep Double Poisson Networks pra melhorar as previsões discretas.

O NI-CU garante medições precisas para o estudo NISP do universo escuro.

Esse estudo foca em aprimorar modelos pra simular o crescimento neuronal usando métodos bayesianos.

Um olhar sobre o papel de medições precisas em entender o universo.

Uma nova técnica melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais através de ajustes geométricos.

O detector LZ tem como objetivo desvendar os mistérios da matéria escura por meio de tecnologia avançada e análise.

Pesquisadores desenvolvem um emulador rápido para modelos de computador complexos.