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Die präzise Abschätzung von Unsicherheiten ist für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in sicherheitskritischen…

Vorwärtsosmose (FO) gilt als vielversprechende, energieeffiziente Membrantrenntechnologie, doch die genaue Modellierung des Wasserflusses (…

In hochriskanten Anwendungen müssen Vorhersagemodelle nicht nur präzise Ergebnisse liefern, sondern auch ihre Unsicherheit genau einschätze…

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv (2508.16686v1) wird ein innovatives neuronales Netzwerk vorgestellt, das für die erste…