Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIScovery podcast 50th episode CORDIScovery podcast 50th episode

Epistemic AI

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Documents, reports (6)
Report on epistemic reinforcement learning, with codebase (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Report on pointwise optimisation under epistemic uncertainty (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Report on methods from uncertainty theory (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Report on epistemic learning theory (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Report on use case definition (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Report on set-based learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Websites, patent fillings, videos etc. (2)
Thematic workshop no 1 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Website and project logo (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Project website and logo are finalised

Other (1)
Report on epistemic unsupervised learning, with code (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Publikacje

Peer reviewed articles (11)
DeepSmoke: Deep learning model for smoke detection and segmentation in outdoor environments (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Salman Khan; Salman Khan; Khan Muhammad; Tanveer Hussain; Javier Del Ser; Fabio Cuzzolin; Siddhartha Bhattacharyya; Zahid Akhtar; Victor Hugo C. de Albuquerque
Opublikowane w: Expert Systems with Applications, 2021, Strona(/y) 115-125, ISSN 0957-4174
Wydawca: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115125

ROAD-R: the autonomous driving dataset with logical requirements (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Eleonora Giunchiglia, Mihaela Cătălina Stoian, Salman Khan, Fabio Cuzzolin, Thomas Lukasiewicz
Opublikowane w: Machine Learning, Numer 112, 2023, Strona(/y) 3261-3291, ISSN 0885-6125
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10994-023-06322-z

Fleet planning under demand and fuel price uncertainty using actor–critic reinforcement learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Izaak L. Geursen, Bruno F. Santos, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: Journal of Air Transport Management, Numer 109, 2023, Strona(/y) 102397, ISSN 0969-6997
Wydawca: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.jairtraman.2023.102397

Most likely heteroscedastic Gaussian process via kernel smoothing (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ghifari Adam Faza, Nasrulloh R.B.S. Loka, Keivan Shariatmadar, Hans Hallez, David Moens
Opublikowane w: Knowledge-Based Systems, Numer 328, 2026, Strona(/y) 114202, ISSN 0950-7051
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.knosys.2025.114202

Uncertainty measures: A critical survey (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: Information Fusion, Numer 114, 2024, Strona(/y) 102609, ISSN 1566-2535
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.inffus.2024.102609

Berth planning and real-time disruption recovery: a simulation study for a tidal port (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Jaap-Jan van der Steeg, Menno Oudshoorn, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: Flexible Services and Manufacturing Journal, Numer 35, 2023, Strona(/y) 70-110, ISSN 1936-6582
Wydawca: Springer Pub. Co.,
DOI: 10.1007/s10696-022-09473-8

Enhancing the dependability of autonomous surface vehicles through robustness benchmarking of real-time object detection models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Yunjia Wang, Zihao Zhang, Kaizheng Wang, Holger Caesar, Jeroen Boydens, Davy Pissoort, Mathias Verbeke
Opublikowane w: Expert Systems with Applications, Numer 296, 2026, Strona(/y) 129151, ISSN 0957-4174
Wydawca: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.eswa.2025.129151

Theory of Mind and Preference Learning at the Interface of Cognitive Science, Neuroscience, and AI: A Review (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Christelle Langley, Bogdan-Ionut Cirstea, Fabio Cuzzolin and Barbara J. Sahakian
Opublikowane w: Frontiers in Artificial Intelligence, Numer April 5 2022, 2022, ISSN 2624-8212
Wydawca: Frontiers Media S.A.
DOI: 10.3389/frai.2022.778852

ROAD: The ROad event Awareness Dataset for autonomous Driving (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Gurkirt Singh, Stephen Akrigg, Manuele Di Maio, Valentina Fontana, Reza Javanmard Alitappeh, Suman Saha, Kossar Jeddisaravi, Farzad Yousefi, Jacob Culley, Tom Nicholson, Jordan Omokeowa, Salman Khan, Stanislao Grazioso, Andrew Bradley, Giuseppe Di Gironimo, Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, ISSN 1939-3539
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/tpami.2022.3150906

A Review of Uncertainty Representation and Quantification in Neural Networks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Kaizheng Wang, Fabio Cuzzolin, Keivan Shariatmadar, David Moens, Hans Hallez
Opublikowane w: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Numer 48, 2026, Strona(/y) 2476-2495, ISSN 0162-8828
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpami.2025.3626645

CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin, David Moens, Hans Hallez
Opublikowane w: Neural Networks, Numer 185, 2025, Strona(/y) 107198, ISSN 0893-6080
Wydawca: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.neunet.2025.107198

Other (19)
Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2402.14759, Numer 22 Feb 2024, 2024
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.14759

Set-based v.s. Distribution-based Representations of Epistemic Uncertainty: A Comparative Study (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Wang, Y. Wang, F. Cuzzolin, D. Moens, H. Hallez, S.L. Chau
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2602.22747, Numer February 26 2026, 2026
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2602.22747

Random-Set Large Language Model (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. Mubashar, S.K. Manchingal, F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2504.18085, Numer 25 April 2025, 2025
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2504.18085

Epistemic Wrapping for Uncertainty Quantification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. Sultana, N. Yorke-Smith, K. Wang, S.K. Manchingal, M. Mubashar, F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2505.02277, Numer 4 May 2025, 2025
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2505.02277

Credal and Interval Deep Evidential Classifications (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. Caprio, S.K. Manchingal, F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2512.05526, Numer December 5 2025, 2025
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2512.05526

An introduction to optimization under uncertainty -- A short survey (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Shariatmadar, Keivan; Wang, Kaizheng; Hubbard, Calvin R.; Hallez, Hans; Moens, David
Opublikowane w: arXiv report arxiv.2212.00862, Numer 1 Dec 2022, 2022
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2212.00862

Sufficient Decision Proxies For Decision-Focused Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Schutte, N., Veviurko, G., Postek, K., and Yorke-Smith, N.
Opublikowane w: arXiv preprint, Numer May 2025, 2025
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2505.03953

Credal learning theory (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. Caprio, M. Sultana, E. Elia and F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2402.00957, Numer 2 May 2024, 2024
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.00957

Reasoning with random sets: An agenda for the future (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2401.09435, Numer 19 Dec 2023, 2024
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2401.09435

The intersection probability: betting with probability intervals (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arxiv.2201.01729, Numer 5 January 2022, 2022
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2201.01729

Uncertainty measures: The big picture (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arxiv.2104.06839, Numer 14 April 2021, 2021
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2104.06839

Direct Interval Propagation Methods using Neural-Network Surrogates for Uncertainty Quantification in Physical Systems Surrogate Model (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ghifari Adam Faza, Jolan Wauters, Fabio Cuzzolin, Hans Hallez, David Moens
Opublikowane w: SSRN Preprint, Numer November 26 2025, 2025
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.2139/ssrn.5812330

CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin, David Moens, Hans Hallez
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2401.05043, Numer 2 Feb 2024, 2024
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2401.05043

Epistemic Artificial Intelligence is Essential for Machine Learning Models to Truly 'Know When They Do Not Know' (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S.K. Manchingal, A. Bradley, J.F.P. Kooij, K. Shariatmadar, N. Yorke-Smith, F. Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2505.04950, Numer 8 May 2025, 2025
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2505.04950

Path Planning Problem under non-probabilistic Uncertainty (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Shariatmadar
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv.2212.01388, Numer 1 Dec 2022, 2022
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2212.01388

Vision in adverse weather: Augmentation using CycleGANs with various object detectors for robust perception in autonomous racing (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Izzeddin Teeti, Valentina Musat, Salman Khan, Alexander Rast, Fabio Cuzzolin, Andrew Bradley
Opublikowane w: arXiv preprint arxiv.2201.03246, Numer 11 January 2022, 2022
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2201.03246

Generalisation of Total Uncertainty in AI: A Theoretical Study (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Shariatmadar
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv.2408.00946, Numer 1 Aug 2024, 2024
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2408.00946

Learning Credal Ensembles via Distributionally Robust Optimization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Wang, G.A. Faza, F. Cuzzolin, S.L. Chau, D. Moens, H. Hallez
Opublikowane w: arXiv preprint arXiv:2602.08470, Numer February 9 2026, 2026
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2602.08470

A geometric approach to conditioning belief functions (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: arXiv preprint arxiv.2104.10651, Numer 21 April 2021, 2021
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2104.10651

Conference proceedings (31)
Credal Ensemble Distillation for Uncertainty Quantification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Wang, F. Cuzzolin, D. Moens, H. Hallez
Opublikowane w: 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026), Numer February 20 2026, 2026
Wydawca: AAAI Press
DOI: 10.48550/arxiv.2511.13766

On the Estimation of Image-Matching Uncertainty in Visual Place Recognition (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Mubariz Zaffar, Liangliang Nan, Julian F. P. Kooij
Opublikowane w: 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Numer 31, 2024, Strona(/y) 17743-17753
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr52733.2024.01680

Bayesian Deep Q-Learning via Sequential Monte Carlo (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Pascal Van der Vaart, Matthijs T. J. Spaan, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023), Numer 14 Sep 2023, 2023
Wydawca: EWRL
DOI: 10.5281/zenodo.14245136

Bayesian Model-Free Deep Reinforcement Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Pascal van der Vaart
Opublikowane w: AAMAS '24: Proceedings of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, Numer 6 May 2024, 2024, Strona(/y) 2782-2784
Wydawca: IFAAMAS
DOI: 10.5555/3635637.3663285

Incentives for Accurate Energy Predictions: How to Reduce Epistemic Uncertainty (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Roland Saur, Han La Poutré, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: The 15th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems, Numer June 4 2024, 2025, Strona(/y) 192-202
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3632775.3661956

A Hybrid Graph Network for Complex Activity Detection in Video (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Salman Khan, Izzeddin Teeti, Andrew Bradley, Mohamed Elhoseiny, Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: 2024 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Numer 32, 2024, Strona(/y) 6748-6758
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/wacv57701.2024.00662

Value Improved Actor Critic Algorithms (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Y. Oren, M. A. Zanger, P. R. van der Vaart, M. M. Çelikok, W. Böhmer, and M. T. J. Spaan
Opublikowane w: The Thirty‑ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Numer 2 December 2025, 2025
Wydawca: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2406.01423

Diverse Projection Ensembles for Distributional Reinforcement Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Zanger, Moritz A.; Böhmer, Wendelin; Spaan, Matthijs T. J.
Opublikowane w: 16th European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2023), Numer 14 Sep 2023, 2023
Wydawca: EWRL
DOI: 10.48550/arxiv.2306.07124

A Unified Evaluation Framework for Epistemic Predictions (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S.K. Manchingal, M. Mubashar, K. Wang, F. Cuzzolin
Opublikowane w: The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, AISTATS 25, Numer 3 May 2025, 2025
Wydawca: The Proceedings of Machine Learning Research
DOI: 10.48550/arxiv.2501.16912

Bayesian Ensembles for Exploration in Deep Q-Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Pascal Van der Vaart, Neil Yorke-Smith, Matthijs T. J. Spaan
Opublikowane w: Sixteenth Workshop on Adaptive and Learning Agents (ALA 2024), Numer 6 May 2024, 2024, Strona(/y) 2528 - 2530
Wydawca: Adaptive Learning Agents Workshop 2024
DOI: 10.5555/3635637.3663216

Interval Reduced Order Surrogate Modelling Framework for Uncertainty Quantification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Ghifari A. Faza, Keivan Shariatmadar, Hans Hallez, David Moens
Opublikowane w: AIAA SCITECH 2024 Forum, Numer 4 Jan 2024, 2024
Wydawca: American Institute of Aeronautics and Astronautics
DOI: 10.2514/6.2024-0387

A generalisation of the Bellman Equation in Epistemic Reinforcement Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Shariatmadar, J. Golub, A. Faza, D. Moens
Opublikowane w: XAI workshop, Numer May 23 2024, 2024
Wydawca: Eindhoven Artificial Intelligence Systems Institute
DOI: 10.5281/zenodo.14217032

Epistemic Deep Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: ICML 2022 Workshop on Distribution-Free Uncertainty Quantification, Numer 23 Jul 2022, 2022
Wydawca: ICML
DOI: 10.48550/arxiv.2206.07609

Diverse Projection Ensembles for Distributional Reinforcement Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Moritz Akiya Zanger, Wendelin Boehmer, Matthijs T. J. Spaan
Opublikowane w: The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR 2024), Numer 7 May 2024, 2024
Wydawca: ICLR
DOI: 10.5281/zenodo.14236990

How Ensembles of Distilled Policies Improve Generalisation in Reinforcement Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M. Weltevrede, M. A. Zanger, M. T. J. Spaan, and W. Böhmer.
Opublikowane w: The Thirty‑ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS),, Numer 2 December 2025, 2025
Wydawca: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2505.16581

Credal Deep Ensembles for Uncertainty Quantification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabio Cuzzolin, Hans Hallez, Shireen Manchingal, David Moens, Keivan Shariatmadar, Kaizheng Wang
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems 37, Numer 10 December 2024, 2025, Strona(/y) 79540-79572
Wydawca: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-2525

Uncertainty-Aware Autonomous Vehicles: Predicting the Road Ahead (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S.K. Manchingal, A. Amaritei, M. Gohad, M. Sultana, J.F.P. Kooij, F. Cuzzolin, A. Bradley
Opublikowane w: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026), Numer June 1 2026, 2026
Wydawca: IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)
DOI: 10.48550/arxiv.2510.22680

Optimization Under Epistemic Uncertainty With a Focus on Decision-Focused Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Noah Schutte
Opublikowane w: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, Numer 3-9 Aug 2024, 2024, Strona(/y) 8504-8505
Wydawca: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2024/967

Science of AI - Total Uncertainty in AI (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Keivan Shariatmadar
Opublikowane w: Leuven.AI Workshop, Numer Jun 3 2024, 2024
Wydawca: KU Leuven
DOI: 10.5281/zenodo.14223938

Credal Wrapper of Model Averaging for Uncertainty Estimation on Out-Of-Distribution Detection (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: K. Wang, F. Cuzzolin, K. Shariatmadar, D. Moens, H. Hallez
Opublikowane w: 3th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Numer 24 April 2025, 2025, ISBN 9798331320850
Wydawca: International Conference on Learning Representations (ICLR), POD Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2405.15047

Universal Value-Function Uncertainties (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M.A. Zanger, M. Weltevrede, Y. Oren, P.R. Van der Vaart, C. Horsch, W. Bohmer, M.T.J. Spaan
Opublikowane w: The 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), Numer April 23 2026, 2026
Wydawca: International Conference on Learning Representations (ICLR)
DOI: 10.48550/arxiv.2505.21119

Robust Losses for Decision-Focused Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Noah Schutte, Krzysztof Postek, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: Proceedings of the Thirty-ThirdInternational Joint Conference on Artificial Intelligence, Numer 3-9 Aug 2024, 2024, Strona(/y) 4868-4875
Wydawca: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2024/538

Random-Set Convolutional Neural Network (RS-CNN) for Epistemic Deep Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Shireen Kudukkil Manchingal, Muhammad Mubashar, Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Fabio Cuzzolin
Opublikowane w: 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Numer 24 April 2025, 2025, ISBN 9798331320850
Wydawca: International Conference on Learning Representations (ICLR), POD Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2307.05772

YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Aduen Benjumea, Izzeddin Teeti, Fabio Cuzzolin, Andrew Bradley
Opublikowane w: 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), Numer 23 December 2021, 2021
Wydawca: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2112.11798

E-MCTS: Deep Exploration in Model-Based Reinforcement Learning by Planning with Epistemic Uncertainty (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Oren, Yaniv; Spaan, Matthijs T. J.; Böhmer, Wendelin
Opublikowane w: 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Numer 24 April 2025, 2025, ISBN 9798331320850
Wydawca: International Conference on Learning Representations (ICLR), POD Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2210.13455

Contextual Similarity Distillation: Ensemble Uncertainties with a Single Model (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M.A. Zanger, P.R. Van der Vaart, W. Boehmer, M.T.J. Spaan
Opublikowane w: The 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), Numer April 23 2026, 2026
Wydawca: International Conference on Learning Representations (ICLR)
DOI: 10.48550/arxiv.2503.11339

Credal Learning Theory (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Michele Caprio, Fabio Cuzzolin, Eleni Elia, Maryam Sultana
Opublikowane w: Advances in Neural Information Processing Systems 37, Numer 10 December 2024, 2025, Strona(/y) 38665-38694
Wydawca: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
DOI: 10.52202/079017-1221

Epistemic Bellman Operators (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Pascal R. Van der Vaart, Matthijs T. J. Spaan, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numer 39, 2025, Strona(/y) 20973-20981, ISSN 2374-3468
Wydawca: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/aaai.v39i20.35393

Multi-weather city: Adverse weather stacking for autonomous driving (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Valentina Mușat, Ivan Fursa, Paul Newman, Fabio Cuzzolin, Andrew Bradley
Opublikowane w: 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), Numer 11-17 Oct 2021, 2022
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/iccvw54120.2021.00325

Navigating the Waters of Object Detection: Evaluating the Robustness of Real-time Object Detection Models for Autonomous Surface Vehicles (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Yunjia Wang, Kaizheng Wang, Zihao Zhang, Jeroen Boydens, Davy Pissoort, Mathias Verbeke
Opublikowane w: 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), Numer June 25 2024, 2024, Strona(/y) 985-992
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/cai59869.2024.00180

ROAD-R: The Autonomous Driving Dataset with Logical Requirements (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: E. Giunchiglia, M. Stoian, S. Khan, F. Cuzzolin and T. Lukasiewicz
Opublikowane w: IJCAI 2022 - Workshop on Artificial Intelligence for Autonomous Driving (AI4AD 2022), Numer 23 Jul 2022, 2022
Wydawca: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.48550/arxiv.2210.01597

Monographic books (1)
Epistemic Uncertainty in Artificial Intelligence (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabio Cuzzolin, Maryam Sultana
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science, Numer 23 Apr 2024, 2024, ISBN 978-3-031-57963-9
Wydawca: Springer Nature
DOI: 10.1007/978-3-031-57963-9

Thesis and dissertations (1)
Uncertainty in Reinforcement Learning and its Application to Scheduling Problems in Manufacturing (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: J. Golub, A. Faza, K. Shariatmadar, D. Moens
Opublikowane w: MSc dissertation, 2024
Wydawca: KU Leuven
DOI: 10.5281/zenodo.14223900

Book chapters (1)
Improving Metaheuristic Efficiency for Stochastic Optimization by Sequential Predictive Sampling (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Noah Schutte, Krzysztof Postek, Neil Yorke-Smith
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science, Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, Numer 25 May 2024, 2024, Strona(/y) 158-175
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-60599-4_10

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Udostępnij tę stronę Udostępnij tę stronę w mediach społecznościowych

Pobierz Pobierz zawartość strony

Ostatnia aktualizacja: 17 Marca 2025

Moja broszura

Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/964505/results/pl

European Union, 2026

Moja broszura 0 0