Um método pra gerar dados sintéticos usando redes bayesianas pra proteger a privacidade enquanto permite a análise.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Uma abordagem integrada para estudar transições de fase com incertezas e limites de injeção.
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Novo método melhora a quantificação de incerteza em DeepONets usando Inversão de Kalman em Conjunto.
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Esse artigo apresenta um método pra melhorar as estimativas de incerteza em aplicações de TinyML.
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Novos métodos melhoram a capacidade da IA de detectar imagens médicas inesperadas.
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Novos métodos aumentam a segurança medindo a confiança nas decisões de veículos autônomos.
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Pesquisadores tão tentando melhorar as previsões de equações diferenciais parciais usando Operadores Neurais.
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Entender os métodos de quantificação de incerteza melhora a tomada de decisão em engenharia.
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Um método que usa IA melhora a representação sonora em vários ambientes.
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Um método pra estimar distribuições de probabilidade em sistemas incertos.
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Explore como a teoria da informação melhora nosso conhecimento sobre o comportamento dos materiais.
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Combinando completude de tensor com quantificação de incerteza pra ter melhores insights de dados.
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Novos métodos melhoram as previsões de fluxo de água pra uma gestão eficiente dos recursos hídricos.
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Apresentando uma estrutura pra quantificar a incerteza em modelos preditivos, principalmente em espaços de dados complexos.
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Um novo método melhora a qualidade das soluções em desafios de imagem médica.
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Um novo método melhora a pontuação de confiança em modelos de linguagem usando explicações estáveis.
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Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.
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Uma abordagem nova combina modelos ecológicos de curto e longo prazo pra previsões melhores.
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Um novo método ajuda os robôs a entenderem os comandos dos usuários melhor.
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Um método que combina SGD e técnicas de privacidade pra uma análise de dados eficaz.
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Uma estrutura pra melhorar as previsões e as medidas de incerteza da Regressão de Processo Gaussiano.
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Um olhar sobre como garantir que as tecnologias de IA sejam confiáveis e dignas de confiança.
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Uma olhada mais de perto em como os Transformers aprendem com exemplos em diferentes contextos.
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Uma olhada em como lidar com erros em modelos generativos baseados em pontuações.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões usando várias visões de dados.
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Esse artigo fala sobre a importância de medir a incerteza nas previsões de IA.
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BayTTA funde TTA e BMA para melhor precisão em imagens médicas.
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Uma olhada em métodos para melhorar a gestão do fluxo de polpa em várias indústrias.
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TrustAffinity melhora as previsões de ligação de drogas e avalia a incerteza de forma eficaz.
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Este artigo fala sobre métodos eficazes para melhorar a quantificação de incertezas em modelos complexos usando redes neurais.
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HydraGNN usa aprendizado de máquina pra acelerar a descoberta e a modelagem de materiais.
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Este estudo se concentra em melhorar as medidas de incerteza em tarefas de detecção de tabelas.
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Estudo revela como o som influencia a dinâmica de uma chama cônica.
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Um novo método melhora previsões em sistemas complexos usando aprendizado profundo e processos gaussianos.
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Redes neurais bayesianas melhoram as previsões do comportamento dos materiais com estimativas de incerteza.
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Um novo método pra ajustar hiperparâmetros usando ideias bayesianas.
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Uma nova abordagem pra avaliar a incerteza dos resultados do tratamento melhora a tomada de decisão clínica.
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Uma visão geral das complexidades em modelar eventos de fusão de estrelas de nêutrons.
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Descubra como Grandes Conjuntos melhoram a precisão nas previsões do tempo.
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Um método baseado em dados melhora as estimativas de confiança em cenários de regressão de alta dimensão.
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