Um novo método pretende melhorar a precisão da segmentação de imagens de ressonância magnética da artéria carótida.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um novo método melhora a precisão na segmentação de imagens de ultrassom através de Mapas de Confiança.
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Um método para classificar sinais de trânsito de forma eficiente na direção autônoma.
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Analisando as práticas éticas em IA e suas implicações sociais.
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Aprenda métodos pra recuperar sinais de observações barulhentas de forma eficaz.
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Redes neurais melhoram a precisão e a eficiência da reconstrução de superfícies 3D a partir de nuvens de pontos.
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Sistemas inteligentes precisam evoluir pra lidar com incertezas em ambientes em tempo real.
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Um novo método melhora as previsões em sistemas dinâmicos complexos.
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Os neutrinos dão sacadas importantes sobre as forças fundamentais da natureza.
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GraphDKL melhora as previsões ao lidar com incertezas e complexidades de dados em rede.
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Analisando como modelos de aprendizado de máquina melhoram as previsões na pesquisa de materiais.
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Um olhar mais de perto sobre o tamanho da amostra efetiva e seu papel nas previsões médicas.
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Apresentando um método de aprendizado ativo que combina incerteza e diversidade pra melhorar a eficiência de rotulação.
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Uma nova estrutura melhora a segurança dos robôs ao gerenciar várias incertezas de forma eficaz.
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Uma nova abordagem melhora a estabilidade nas redes elétricas com o aumento do uso de energia renovável.
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Avanços em criar modelos vasculares mais precisos considerando incertezas na imagem médica.
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Estudo revela padrões de movimento das estrelas e insights sobre a matéria escura na nossa galáxia.
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Apresentando uma abordagem probabilística pra avaliar as explicações das GNNs e ser mais confiável.
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Analisando como a incerteza da IA afeta a tomada de decisões na saúde.
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Uma olhada nos problemas de caminho mais curto robustos em condições de rede incertas.
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Uma nova abordagem pra melhorar a confiança nas previsões em tarefas de regressão.
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Uma visão geral das redes neurais bayesianas e sua importância na IA.
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Examinando como conjuntos aleatórios e funções de crença afetam a tomada de decisão em várias áreas.
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ProvNeRF melhora a representação de cenas 3D usando imagens limitadas ao analisar as origens dos pontos.
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Um sistema para ter energia estável e confiável com recursos renováveis.
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Analisando os desafios de prever pontos de virada em sistemas naturais por causa da mudança climática.
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Deep Kernel Learning melhora sistemas de controle, garantindo segurança e confiabilidade em meio à complexidade.
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Um novo sistema otimiza modelos de linguagem para respostas mais rápidas e eficientes.
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Uma abordagem sistemática para desenvolver e usar índices em pesquisas.
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Um jeito de melhorar a confiabilidade na geração de texto medindo a incerteza.
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Como a co-contração muscular ajuda a gente a lidar com movimentos imprevisíveis.
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Um guia pra tomar decisões informadas durante surtos de doenças usando técnicas de otimização.
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Novos métodos melhoram a segurança de sistemas em ambientes incertos.
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Métodos inovadores visam melhorar as medições da taxa de expansão do Universo.
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Pesquisas mostram como a incerteza influencia a hora de fazer perguntas de esclarecimento em sistemas de diálogo.
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Os avanços em IA estão focados em avaliar a incerteza na detecção de objetos por robôs.
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Novo método melhora as previsões do modelo ao tratar de problemas de descalibração de forma eficaz.
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Este estudo melhora a eficiência do fine-tuning em redes neurais usando aprendizado ativo transdutivo.
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