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Usando imágenes sintéticas de PET/CT para mejorar la detección de tumores y el rendimiento del modelo.

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Técnicas para resolver desafíos en la interpretación de datos usando precisión mixta y regularización.

Nuevos métodos mejoran la claridad de las imágenes del fondo de ojo para un mejor diagnóstico.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de CLIP con técnicas efectivas de poda de tokens.

El marco PACU mejora los VLLMs al afinar las indicaciones y usar descripciones de imágenes.

Un nuevo método mejora la precisión de lectura de texto a partir de imágenes borrosas.

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Explorando nuevos métodos para almacenar y transmitir imágenes de manera eficiente.

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Una competencia que se centra en evaluar la calidad de imágenes de alta resolución sin referencias originales.

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