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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种名为DESOT的深度集成模型，可用于序列数据，通过预测融合实现预测和不确定性估计的性能优势。在自动驾驶和交通标志分类等领域的实验中表现良好。
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关键要点
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论文介绍了一种名为DESOT的深度集成模型。
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DESOT用于序列数据，通过预测融合实现性能优势。
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该模型在不增加额外计算成本的情况下获得深度集成模型的好处。
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在自动驾驶和交通标志分类等领域的实验中表现良好。
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