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Ranjith Chodavarapu
Ranjith Chodavarapu
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AI模型对野火烟雾密度进行分类并提供不确定性估计
研究人员开发了一个新的深度学习框架，用于从卫星图像中对野火烟雾密度进行分类，将其分为轻度、中度和重度。与之前仅提供点估计的方法不同，该模型能够一次性提供分解后的认知不确定性和偶然不确定性估计。该系统在超过16,000个卫星图像块上进行了评估，取得了高精度，并证明了不确定性随着图像质量下降而增加，其中中度烟雾类别表现出最高认知不确定性。
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AI模型利用视觉脚本特征精确测定历史手稿年代
研究人员开发了一种新颖的概率方法，利用视觉脚本特征来测定历史手稿的年代。该方法将手稿测年视为连续年份轴上的证据深度回归问题，使神经网络能够输出具有分解不确定性的预测分布。该模型结合了EfficientNet-B2骨干网络和Normal-Inverse-Gamma头部，在DIVA-HisDB基准测试上实现了5.4年的平均绝对误差，显著优于先前的方法，并且在较低的推理成本下提供了更好的校准。