Avanços em criar modelos vasculares mais precisos considerando incertezas na imagem médica.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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Explore como a incerteza afeta as previsões de aprendizado de máquina e métodos para medi-la.
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Especialistas desenvolvem modelos pra prever a propagação de doenças em meio a incertezas.
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Um olhar sobre sistemas de controle e o papel da estimativa de estado na gestão de tecnologia.
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A teoria da aprendizagem credal traz novas ideias para adaptar modelos de aprendizado de máquina a dados que mudam.
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Uma nova estrutura ajuda a analisar explicações de modelos de linguagem grandes de forma eficaz.
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Descubra como o SMPC equilibra segurança e desempenho em sistemas incertos.
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Um novo método melhora a análise de fluxo ao lidar com a incerteza nos dados de FTLE.
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Essa pesquisa avalia a confiança dos modelos de IA e a qualidade das explicações em ambientes barulhentos.
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Aumentando a segurança em máquinas com contratos de percepção melhores e abordagens baseadas em aprendizado.
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Este estudo destaca a importância da incerteza na avaliação de Modelos de Visão-Linguagem.
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Analisando pipelines de análise de dados e métodos pra gerenciar incertezas na pesquisa política.
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A pesquisa foca em melhorar as explicações e lidar com a incerteza na tomada de decisão de veículos autônomos.
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Uma olhada na confiabilidade do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas.
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Melhorar a calibração do viés de cisalhamento é fundamental pra estudar a energia escura e a expansão do universo.
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Um novo método pra avaliar a precisão das saídas de LLM usando dimensões intrínsecas locais.
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Novos métodos melhoram as previsões de trajetórias de aeronaves para um controle de tráfego aéreo mais seguro.
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Um novo modelo melhora as previsões para eventos de chuvas fortes.
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