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Estudo revela como a acetilcolina influencia escolhas e aprendizado em situações de incerteza.

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

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

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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.

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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.

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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.

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Uma nova abordagem pra tomar decisões que leva em conta como as escolhas moldam os resultados.

Novos métodos buscam melhorar como os robôs lidam com os horários de contato incertos.

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Dois novos estimadores melhoram a precisão na análise de dados de resposta a itens.

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Novos métodos melhoram a precisão das previsões de mudança do nível do mar regional usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a estimativa de incerteza em aplicações de aprendizado de máquina.

Esse artigo fala sobre como os métodos bayesianos melhoram a confiança nas previsões de redes neurais.

Um novo módulo melhora a navegação de robôs ao estimar a incerteza na segmentação de imagens.

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Novo método melhora imagens de ressonância magnética mostrando incerteza nas reconstruções.

Novos métodos aumentam a segurança em carros autônomos diante de obstáculos imprevisíveis.