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PULSAR transforma las charlas entre doctores y pacientes en registros médicos eficientes.

Explora cómo la suavidad afecta el rendimiento del modelo en datos no vistos.

Este estudio analiza cómo las explicaciones contrafactuales pueden mejorar la toma de decisiones de IA en tumores cerebrales pediátricos.

La investigación se centra en mejorar la tecnología de voz para idiomas que no tienen suficientes datos.

Un nuevo método mejora la alineación de las exploraciones de TC y RM en la imagenología médica.

Investigación presenta un nuevo método para detectar deslizamientos en sistemas de agarre robóticos.

Un enfoque novedoso para mejorar el rendimiento de NER mediante técnicas avanzadas de aumento de datos.

Usando IA para mejorar la traducción de lenguas de pocos recursos.

Un nuevo enfoque mejora la detección de anomalías sin datos etiquetados.

Un método novedoso estima los parámetros del sistema a través de análisis de imágenes y aprendizaje profundo.

Una mirada a cómo mejorar los sistemas de traducción usando el intercambio de subárboles de dependencia.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los modelos de aprendizaje automático usando balanceo de datos polinómicos y aumento de datos.

Un estudio revela preocupaciones importantes sobre la replicación de resultados en competiciones de segmentación de imágenes médicas.

La Aumento Bayesiano Adversarial mejora la generalización del modelo con datos limitados.

Un nuevo método mejora la imagen de células usando técnicas de aprendizaje automático y datos.

Los sistemas ASR personalizados mejoran la comunicación para personas DHH de manera significativa.

El modelo FEML mejora las predicciones con datos limitados usando transferencia de conocimiento.

Mejorando el reconocimiento de especies de serpientes para aumentar la seguridad y los esfuerzos de conservación.

Un nuevo método mejora la augmentación de datos para la clasificación de imágenes histopatológicas.

Un nuevo método mejora la claridad de imagen en la imagen multiespectral.

Un nuevo sistema mejora la detección de audio manipulado a través de técnicas innovadoras.

Examinando la brecha entre el rendimiento del modelo y las condiciones del mundo real.

Técnicas para mejorar la traducción automática a través de estrategias de datos efectivas.

Este método mejora la segmentación de tumores usando variaciones de forma en imágenes médicas.

Un nuevo método mejora la representación de datos visuales usando modelos de lenguaje.

Los investigadores enfrentan desafíos de estimación de profundidad con nuevos métodos robustos.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes combinando múltiples tareas de auto-supervisión.

Una mirada a métodos mejorados para estimar con precisión las posturas de los objetos.

Mejorando la resiliencia en modelos de predicción legal a través de métodos de entrenamiento avanzados.

Estrategias para generar imágenes cuando los datos de entrenamiento son escasos.

Esta investigación explora métodos de autoentrenamiento para mejorar la detección de discursos de odio en las redes sociales.

Una mirada a cómo mejorar los sistemas de diálogo usando opiniones y experiencias de los usuarios.

Floss mejora el aprendizaje de representación en datos de series temporales periódicas.

Nuevo método mejora la clasificación de imágenes combinando análisis de texturas y aprendizaje profundo.

Un nuevo sistema de IA mejora la clasificación de eventos astronómicos brillantes.

MiAMix mejora el rendimiento en visión por computadora mediante técnicas de mezcla de datos mejoradas.

Nueva herramienta busca proteger a los analistas y acelerar el procesamiento de reportes de abuso.

Explorando mejoras en GEC usando LLMs y aumento de datos para árabe.

Utilizando aprendizaje auto-supervisado para mejorar el análisis de ecuaciones diferenciales parciales.

DiffTPT mejora la adaptabilidad y precisión del modelo a través de técnicas innovadoras de aumento de datos.