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  1. Detailansicht für Treffer 1 öffnen
    Deep energy-pressure regression for a thermodynamically consistent EOS model
    Yu, Dayou ; Deep Shankar Pandey ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 5 (2024), Heft 1, S. 015031-15031
    Online academicJournal
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    ELUQuant: event-level uncertainty quantification in deep inelastic scattering
    Fanelli, C ; Giroux, J
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 5 (2024), Heft 1, S. 015017-15017
    Online academicJournal
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    Calibration of uncertainty in the active learning of machine learning force fields
    Thomas-Mitchell, Adam ; Hawe, Glenn ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045034-45034
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network predictions
    Linander, Hampus ; Balabanov, Oleksandr ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 4, S. 045032-45032
    Online academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    A deep neural network approach for parameterized PDEs and Bayesian inverse problems
    Antil, Harbir ; Howard C Elman ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 3, S. 035015-35015
    Online academicJournal
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  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    Theoretical characterization of uncertainty in high-dimensional linear classification
    Clarté, Lucas ; Loureiro, Bruno ; et al.
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 2, S. 025029-25029
    Online academicJournal
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    Multivariate prediction intervals for bagged models
    Folie, Brendan ; Hutchinson, Maxwell
    In: Machine Learning: Science and Technology, Jg. 4 (2023), Heft 1, S. 015022-15022
    Online academicJournal
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