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Combinando imágenes de tejidos y datos genéticos para mejorar las predicciones de supervivencia en cáncer.

Los funcionarios de salud pública usan pronósticos para manejar los recursos del hospital durante las infecciones respiratorias de invierno.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión de clasificación usando la teoría PAC-Bayesiana.

Las Redes Neuronales Convolucionales guiadas por física mejoran la precisión en la detección de imágenes con datos limitados.

Examinando cómo los enfoques bayesianos mejoran la evaluación del rendimiento estructural a través de la cuantificación de la incertidumbre.

El sistema Oralytics busca ayudar a las personas a cuidar mejor de su dentadura.

Un método para validar modelos Tobit probando supuestos clave.

F2former combina el aprendizaje profundo y transformadas fraccionarias para imágenes más claras.

Una mirada a la dualidad de Dowker y sus aplicaciones en varios campos.

Explorando el papel de la computación cuántica en mejorar las técnicas de ajuste robusto para la visión por computadora.

Explorando cómo los LLMs pueden identificar instancias de datos inusuales de manera efectiva.

Snapshot mejora la predicción de trayectorias de peatones para un tráfico urbano más seguro.

Usando homología persistente y aprendizaje automático para clasificar comportamientos de sistemas.

Los Modelos de Lenguaje Grande mejoran la eficiencia en las evaluaciones de respuestas médicas.

Nuevo método mejora la precisión en el análisis de datos de series temporales.

La investigación revela que la planificación es el mayor desafío para la efectividad de los agentes web.

Un nuevo enfoque para mejorar el entrenamiento de modelos de recuperación usando redes correctoras.

Una mirada a las complejidades de los modelos de mezcla normal en estadística.

PySLSQP simplifica la programación no lineal con visualización en tiempo real y derivadas automáticas.

Examinando cómo la regularización de la entropía mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.

El aprendizaje por espacios de estado mejora el análisis de series temporales a través de una mayor precisión y flexibilidad.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de representación y el agrupamiento en datos de imagen desafiantes.

FC-KAN mejora el análisis de imágenes a través de combinaciones inteligentes de funciones.

Un nuevo enfoque para mejorar la estabilidad en problemas de optimización bilevel.

Nuevo método mejora la localización de multitudes usando varias vistas de cámaras.

Nuevos métodos mejoran el análisis de sistemas cuánticos y apoyan la comunicación segura.

Este artículo habla sobre la detección de outliers en datos de series temporales usando machine learning.

Nuevas perspectivas de MetaCyc mejoran la comprensión de las rutas metabólicas y sus funciones.

Un nuevo método mejora la comprensión de las exhibiciones de museos usando la tecnología CLIP.

Este estudio desarrolla un modelo confiable para predecir la mortalidad en pacientes con insuficiencia cardíaca en UCI.

Un nuevo método mejora las bases de datos OLTP al reducir los conflictos de transacciones.

Aprende cómo obtener resultados de agregación fiables a pesar de las inconsistencias en los datos.

Un método para simplificar la selección de modelos de regresión en medio de la incertidumbre.

La investigación explora usar RL para mejorar la precisión en la modelación climática.

Este estudio examina cómo los modelos de IA aprenden de los datos del modelo Ising.

Descubre cómo el método Deep Limit Model-free mejora las predicciones y la gestión de la incertidumbre.

Mejorando la ciberseguridad mediante la detección de anomalías mejorada usando GNNs.

Este estudio examina los circuitos de Chua y Lorentz usando aprendizaje automático para entender el comportamiento neuronal.

La IA ayuda a identificar líquidos iónicos como propulsores para cohetes de electrospray.

Un nuevo método mejora la precisión y eficiencia en la combinación de datos de sensores.