Pesquisadores conseguem uma precisão melhorada nas funções de distribuição de partons para física de alta energia.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisadores conseguem uma precisão melhorada nas funções de distribuição de partons para física de alta energia.
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Descubra como o IMP-MARL melhora a gestão de infraestrutura através do aprendizado colaborativo.
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Novas estratégias melhoram a precisão na segmentação de imagens médicas pra diagnósticos melhores.
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Métodos inovadores melhoram as previsões da atividade cerebral e do comportamento usando dados complexos.
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A NORIS melhora a seleção de imagens pra treinar modelos de detecção de objetos de forma eficiente.
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Um novo método melhora a tomada de decisões em situações de incerteza no aprendizado offline.
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Um novo emulador melhora a eficiência na previsão de dados cosmológicos.
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O GP-Frontier permite que robôs naveguem sem mapas, usando sensores em tempo real.
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Um novo método melhora a síntese de partículas ao gerenciar as incertezas de produção.
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Um novo framework melhora a justiça em algoritmos usando informações demográficas incertas.
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Esse framework ajuda os usuários a aplicarem Processos Gaussianos de forma eficaz na modelagem preditiva.
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ProtoASNet melhora o diagnóstico de estenose aórtica com raciocínio claro e manejo da incerteza.
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Um novo método para alocação eficaz de vacinas durante epidemias, lidando com incertezas.
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Um novo método ajuda a reconhecer incertezas em textos de pesquisa.
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Aprenda como a incerteza afeta os descritores lagrangianos na dinâmica de fluidos.
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Avaliando a capacidade dos modelos de estimar incertezas pra melhorar as previsões.
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Pesquisas mostram que Redes Neurais Informadas por Física têm potencial para gerenciar energia eólica.
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A aprendizagem ativa melhora a eficiência do treinamento de dados através da seleção estratégica de amostras.
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O RS-CNN traz uma nova maneira de quantificar a incerteza nas previsões de aprendizado de máquina.
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Um método pra derivar distribuições a priori a partir de processos de tomada de decisão de especialistas.
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Este estudo fortalece a robustez do aprendizado profundo através da seleção dinâmica de modelos.
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Descubra como o Teorema de Bayes ajuda a gerenciar a incerteza na hora de tomar decisões.
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Esse artigo explora métodos para medir a incerteza no posicionamento robótico usando RTS.
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Um novo método melhora redes neurais bayesianas para generalização e estimativa de incerteza.
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Um novo método melhora o aprendizado multitarefas medindo a incerteza de forma eficaz.
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Esse método melhora as estimativas de incerteza sem precisar re-treinar o modelo.
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NP-SemiSeg melhora a precisão da segmentação semântica enquanto estimula a incerteza.
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Examinar estrelas duplas revela suas propriedades e melhora nosso conhecimento do universo.
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Novos métodos melhoram previsões sobre o comportamento das camadas de gelo e o aumento do nível do mar.
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Uma visão geral dos sistemas de controle, feedback e desafios na engenharia moderna.
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Este estudo examina como as máquinas reconhecem emoções pra melhorar a tomada de decisão humana.
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Novo método melhora a habilidade dos robôs de entender as perspectivas humanas.
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Uma abordagem probabilística melhora a classificação de dados de séries temporais com valores ausentes.
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Um novo método melhora a incerteza nas anotações de imagens médicas.
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Estratégias de navegação eficazes para robôs em ambientes cheios de obstáculos.
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O EDICT melhora as previsões para dados coletados em intervalos irregulares, facilitando a tomada de decisão.
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Pesquisadores desenvolvem uma nova forma de estimar as propriedades dos neutrinos usando gigantes vermelhos.
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Um novo método melhora a colocação de drifters para coletar dados de fluido de forma mais eficiente.
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Um novo método otimiza a estimativa de orientação em cryo-EM usando técnicas avançadas de aprendizado profundo.
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Enfrentando desafios para aplicações seguras de aprendizado de máquina em sistemas críticos.
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