Informática - Aprendizaje automático

SegMatch utiliza aprendizaje semi-supervisado para segmentar instrumentos quirúrgicos con menos datos etiquetados.

Nuevos métodos en el reconocimiento de imágenes muestran potencial para una precisión similar a la humana.

Un nuevo método mejora el RL usando datos de expertos en entornos offline.

Nuevo modelo mejora la imagenología PET a baja dosis para mejores diagnósticos médicos.

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

Un nuevo enfoque mejora la detección de objetos en imágenes aéreas, centrándose en pequeños elementos agrupados.

Una visión general de cómo la geometría de la información puede mejorar las técnicas de aprendizaje automático.

Las investigaciones muestran que el aprendizaje automático mejora significativamente las tasas de detección de inyecciones SQL.

Un nuevo marco de IA asegura el funcionamiento seguro de aviones en áreas urbanas concurridas.

Explorando el potencial del aprendizaje auto-supervisado en la recuperación de información musical.

Explorando las complejidades y soluciones del "machine unlearning" para la privacidad de los datos de los usuarios.

GraphCC mejora el control de congestión mediante la optimización en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático.

Una investigación sobre las prácticas en línea que afectan la seguridad de los niños en plataformas digitales.

Un enfoque novedoso para asegurar predicciones justas en el análisis de movilidad urbana.

Nuevos métodos mejoran el análisis de datos de ensayos clínicos a través de técnicas de aprendizaje activo.

Esta investigación se centra en mejorar la eficiencia y la privacidad en el aprendizaje federado mediante métodos de compresión adaptativa.

El intercambio de datos sintéticos mejora la investigación en salud mientras protege la privacidad.

Una mirada al monitoreo de salud estructural y sus métodos impulsados por datos.

La investigación explora la Inducción de Slot para mejorar la comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas.

Un nuevo marco busca mejorar la precisión de las recomendaciones para contenido multimedia.

Un nuevo enfoque para detectar malware en archivos PDF con menos características.

El estudio usa métodos basados en grafo para analizar las interacciones de proteínas del COVID-19.

Analizando cómo los ejemplos raros afectan la precisión de predicción en el aprendizaje automático.

Descubre el impacto de las activaciones lineales por partes en los modelos de aprendizaje profundo.

El análisis automático de ECG mejora la clasificación del ritmo cardíaco a partir de ICMs.

Un modelo relaciona la actividad cerebral con las dificultades para caminar en pacientes con Parkinson.

Una mirada a cómo SHAP y CEN mejoran los insights del análisis de datos.

Los investigadores usan aprendizaje profundo para mejorar los modelos de turbulencia en dinámica de fluidos.

Un nuevo método mejora la modelación predictiva y la optimización, abordando desafíos clave.

Métodos avanzados ayudan a los agricultores a detectar pulgones de manera más precisa.

La investigación mejora la capacidad de la IA para evaluar el dolor en recién nacidos a través de las expresiones faciales.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones para ecuaciones diferenciales parciales.

Nuevos conjuntos de datos en sombra mejoran la evaluación de métodos de aprendizaje causal y relaciones.

Un nuevo método para predecir funciones de proteínas usando texto descriptivo en lugar de etiquetas.

Un nuevo marco mejora la generación automática de informes médicos para una mejor atención al paciente.

Un nuevo mecanismo de control en las RNN mejora la eficiencia y el rendimiento usando la suma.

Un nuevo entorno busca mejorar la localización de personas desaparecidas en el mar con enjambres de drones.

Un nuevo método para mejorar el ranking de calidad de imagen en el comercio electrónico de moda.

Una nueva arquitectura de QCNN muestra potencial en la clasificación de datos cuánticos.

Un nuevo marco mejora la transparencia de los modelos de aprendizaje profundo para el análisis de seguridad.