Die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen durch föderiertes Lernen verbessert die Klassifizierung medizinischer Bilder und schützt dabei die Privatsphäre.
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Karthik Nandakumar
Eine neue Methode verbessert, wie Vision-Language-Modelle sich während des Testens anpassen.
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Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des multimodalen Lernens mit fehlenden Daten.
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Eine neue Einzelzweig-Methode verbessert die Leistung von maschinellem Lernen bei fehlenden Daten.
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Neue Methoden decken Schwachstellen in medizinischen Modellen durch Hintertürangriffe auf.
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Eine neue Methode nutzt Make-up, um die Privatsphäre in Gesichtserkennungssystemen zu verbessern.
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PromptSmooth verbessert die Genauigkeit von Med-VLMs gegen feindliche Angriffe effizient.
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Ein neuer Index hilft dabei, die Vielfalt in KI-generierten medizinischen Bildern zu bewerten.
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FedRISE verbessert das föderierte Lernen, indem es schlechte Datenaktualisierungen filtert, um das Modelltraining zu optimieren.
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SurvCORN verbessert die Überlebensprognosen mit neuronalen Netzen für bessere Patientenergebnisse.
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