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Accès ouvert déclaré 2026 software-paper

bde: A Python Package for Bayesian Deep Ensembles via MILE

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

bde is a Python package designed to

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
bde: A Python Package for Bayesian Deep Ensembles via MILE
Date Crossref
03/08/2026
Éditeur
The Open Journal
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • LMU Klinikum pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Ludwig-Maximilians-Universität München pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Munich Center for Machine Learning pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Physics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Department of Statistics pays non établi dans la notice
    Institution

LMU Klinikum, Ludwig-Maximilians-Universität München et Munich Center for Machine Learning, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.