是的，本研究的方法可以應用於其他需要在測試階段進行聚合的場景，例如集成學習。在集成學習中，通常會使用多個基模型進行預測，然後將這些預測結果進行聚合以獲得最終預測。VB-TTA框架的核心思想是通過加權聚合多個預測結果，這與集成學習的基本原理相似。因此，可以將VB-TTA的加權機制應用於集成學習中，以根據每個基模型的性能自動調整其在最終預測中的貢獻度。這樣的應用不僅可以提高集成模型的預測準確性，還可以增強其對於不同數據分佈的適應能力。此外，通過在測試階段使用變分推斷來優化權重，可以進一步提高集成學習模型在面對不確定性和噪聲數據時的魯棒性。