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GloVe-V melhora as representações de palavras medindo a incerteza nas representações vetoriais.

Apresentando soluções potenciais para tarefas de imagem complexas com clareza.

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Melhorando redes neurais bayesianas para previsões confiáveis em aplicações críticas.

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Um novo método de apoio à decisão ajuda os gerentes florestais a planejar em condições incertas.

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Um novo método pra combinar dados de medição inconsistentes promete ajudar os cientistas.

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Aprendizado mútuo melhora o desempenho e a estimativa de incerteza em Redes Neurais Bayesianas.

Aprimorando os conjuntos de previsões quando as condições de dados mudam sem precisar de rótulos.

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Métodos inovadores para gestão e análise eficaz de dados de trajetória.

Este estudo destaca a importância da incerteza na segmentação de IA para esclerose múltipla.

Uma nova estrutura resolve PDEs de forma eficiente enquanto lida com incertezas.

Um novo método melhora o desempenho do modelo de linguagem ao lidar com a incerteza na geração de texto.

Otimização da rotulagem de dados com abordagens de aprendizado ativo em tarefas de reconhecimento de entidades.

Uma nova abordagem pra melhorar a confiabilidade das previsões em machine learning.

Pesquisas recentes mostram conexões entre LLMs e comportamentos cognitivos humanos.

O PULPo melhora o alinhamento de imagens médicas e quantifica a incerteza de forma eficaz.

Um método pra melhorar o treinamento de modelos usando imagens médicas com rotulagem parcial.

UNRealNet melhora a navegação de robôs em terrenos difíceis usando técnicas avançadas.

Um novo método melhora a manipulação de robôs em condições incertas.

O FastSAM-3DSlicer facilita a segmentação 3D em imagens médicas pra melhorar o diagnóstico.

Uma olhada em duas abordagens principais na ciência de dados e suas forças únicas.

O DistPred melhora as previsões de resultados levando em conta a incerteza de forma eficaz.

Analisando como melhorar a certeza nas previsões de IA através da perda conflitante.