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Un nuevo método mejora la privacidad y el rendimiento en el aprendizaje automático federado.

Explorando cómo el aprendizaje semi-supervisado combina datos etiquetados y no etiquetados para mejorar los modelos de IA.

GFNet mejora el análisis de imágenes médicas de baja resolución para mejores diagnósticos.

Un enfoque novedoso para proteger la privacidad de las imágenes en la tecnología mientras se mantiene el rendimiento del modelo.

Nueva tecnología mejora la precisión del diagnóstico de enfermedades pulmonares a través del análisis de sonido.

Un marco para mejorar el rendimiento del modelo en condiciones cambiantes.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes en patología digital.

Un nuevo enfoque para mejorar los mapas de saliencia basados en gradientes para una mejor interpretación del modelo.

RoboMP mejora la habilidad de los robots para entender y realizar tareas complejas de manera efectiva.

Explorando la necesidad de claridad en los procesos de toma de decisiones de la IA.

Un nuevo enfoque para el análisis de imágenes médicas utilizando aprendizaje federado y supervisión débil.

SaLIP combina SAM y CLIP para una segmentación eficiente de imágenes médicas.

Un nuevo método de IA mejora los diagnósticos cardiovasculares a través de técnicas de imagen avanzadas.

Explorando la relación entre la detección de anomalías, la privacidad y la explicabilidad.

Los avances en la tecnología de CGM mejoran el manejo de la diabetes y la atención al paciente.

Un nuevo modelo mejora la detección de fallos en el diálogo para sistemas de IA.

Una mirada a clasificadores escalables y predicción conformal para resultados de aprendizaje automático confiables.

Un estudio sobre el uso de ARI en una residencia de día gerontológica.

Examinando la exploración y la adaptabilidad en algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo marco mejora la fiabilidad y la estimación de incertidumbre en la segmentación de imágenes médicas.

Un nuevo método busca mejorar la equidad en el aprendizaje automático sin sacrificar el rendimiento.

Una guía de métricas para evaluar el rendimiento de LLM en diferentes campos.

MCPNet ofrece una visión más clara sobre las decisiones de los modelos de aprendizaje profundo a través de la extracción de conceptos a varios niveles.

Un nuevo método mejora la medición de la frecuencia cardíaca usando análisis de video y modelado facial 3D.

FAM mejora la memoria de los Transformers para procesar mejor contextos largos.

Nuevo modelo mejora la precisión en la detección de tumores mediastínicos usando aprendizaje semi-supervisado.

Un nuevo enfoque para mejorar la e-salud a través de una mejor gestión de datos y la privacidad del paciente.

Te presento a FedFisher, un algoritmo innovador para un aprendizaje federado eficiente.

Una nueva arquitectura mejora la detección del cáncer en imágenes médicas usando entradas de menor resolución.

Nuevos diseños buscan mejorar el flujo sanguíneo en los oxigenadores, reduciendo el riesgo de coágulos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones de redes neuronales en tareas de regresión.

Un nuevo método soluciona problemas en modelos de aprendizaje automático sin perder precisión.

El aprendizaje por transferencia usa el conocimiento de un área para mejorar tareas en otra.

Un estudio revela riesgos de envenenamiento de datos en modelos de lenguaje de salud.

Una nueva herramienta para entender mejor los movimientos del Parkinson en la vida diaria.

Te presentamos CAGE, un método que incorpora la causalidad para tener explicaciones de IA más claras.

MOAgent hace que el análisis de datos biológicos complejos sea accesible para los investigadores.

Un método para reducir el sesgo en modelos de aprendizaje profundo existentes usando ejemplos mínimos.

Un nuevo método busca reducir el sesgo en el aprendizaje automático para flujos de datos en evolución.

Un nuevo modelo mejora la fusión y análisis de datos en el ámbito de la salud.