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Novos métodos melhoram as estimativas de incerteza em GNNs para modelar as energias dos materiais.

Um novo método melhora a eficiência da previsão usando reweighting baseado em entropia.

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Explorando as questões de incerteza epistêmica nos métodos de Aprendizado Profundo Bayesiano.

O Defogger traz novas estratégias pra explorar dados sensíveis sem abrir mão da privacidade.

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Um novo método para avaliar sistemas de aprendizado de máquina com dados escassos.

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Um desafio de prever mortes em conflitos armados com foco na incerteza.

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Apresentando um método pra estimar o desempenho do modelo sem depender dos dados de treino.

Um novo método melhora a seleção de exemplos para um aprendizado de modelo melhor.

Explorando a conexão entre o olhar, atenção e reconhecimento de objetos.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar as carcaças das baterias de veículos elétricos, tornando-as mais seguras e eficientes.

O envelhecimento afeta a capacidade do cérebro de lidar com incertezas e focar a atenção.

Analisando a confiabilidade e a incerteza em Modelos de Linguagem Grande na química.

Aprenda como os dados populacionais melhoram a precisão das previsões em modelos incertos.

A junção de mapas de sensoriamento remoto com dados de verdade de campo melhora a precisão nas avaliações ambientais.

Esse artigo apresenta um método pra incorporar incerteza na visualização de volume, visando uma análise de dados científicos melhor.

Um novo método combina modelos de IA pra melhorar a tomada de decisão em situações de incerteza.

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Aprenda a lidar com incertezas na modelagem pra tomar decisões melhores.

Entendendo o papel dos algoritmos na tomada de decisão ética da IA.

Um novo método melhora os sistemas de recomendação ao incorporar incerteza.

PASP melhora a tomada de decisão lidando com a incerteza por meio de métodos de fundamentação eficientes.

Uma abordagem nova melhora a precisão na estimativa da idade biológica a partir da metilação do DNA.

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Uma nova abordagem para representar incerteza em dados vetoriais tridimensionais.

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Um novo método melhora modelos de ordem reduzida usando aprendizado bayesiano e processos gaussianos.

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O DutyTTE melhora a estimativa do tempo de viagem levando em conta a incerteza nas previsões.

Analisando como o aprendizado de máquina se adapta a alvos em movimento em situações ao vivo.

Explorando conceitos de mistura de fluidos usando probabilidade para aplicações do dia a dia.