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Un estudio muestra los beneficios de una nueva aplicación para el monitoreo remoto en rehabilitación.

Un método para asegurar redes neuronales contra vulnerabilidades en la memoria.

DDPET-3D mejora las imágenes de PET de baja dosis para un mejor diagnóstico.

Usar sensores avanzados durante el entrenamiento ayuda a los robots a hacer las tareas mejor.

Este método identifica anomalías en imágenes usando muestras limitadas.

LoRA-Ensemble combina modelos para mejores predicciones y manejo de la incertidumbre.

Un nuevo método mejora la comprensión de las predicciones de las Redes Neuronales Gráficas.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo con restricciones.

Un conjunto de datos que simplifica la consulta de Registros Electrónicos de Salud a través del lenguaje natural.

Examinando problemas que alteran las métricas de rendimiento de aprendizaje automático reportadas.

El estudio investiga herramientas de medición del equilibrio para la recuperación de accidentes cerebrovasculares.

Cluster ComBat mejora el análisis de datos médicos reduciendo sesgos de manera eficiente.

Las herramientas de IA mejoran las derivaciones de glaucoma y los resultados de los pacientes.

Un nuevo marco mejora el diagnóstico de trastornos cerebrales a través de un análisis de EEG mejorado.

Nuevo modelo mejora la clasificación de enfermedades usando imágenes médicas etiquetadas y no etiquetadas limitadas.

Este artículo habla sobre TULIP, un método para mejorar la estimación de incertidumbre en el aprendizaje automático.

KG-FIT combina grafos de conocimiento con información de modelos de lenguaje para una representación de datos más rica.

Aprende cómo AltGDmin aborda los datos faltantes en un entorno federado.

La integración de IoMT y la computación en la niebla mejora la gestión de datos de salud en tiempo real.

Un nuevo método para mejorar el aprendizaje federado a través del modelado aditivo multinivel.

Esto explora cómo los enfoques probabilísticos mejoran el aprendizaje contrastivo en el aprendizaje automático.

Entender cómo la personalidad moldea las interacciones con agentes conversacionales en diferentes áreas.

Esta investigación se centra en usar IA para la detección temprana de enfermedades retinianas.

Un nuevo método mejora la equidad en el aprendizaje federado en diversas comunidades.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje automático a partir de diversas fuentes de información.

Un nuevo algoritmo mejora los conjuntos de predicción para una mejor toma de decisiones de los expertos.

Presentamos un método efectivo basado en árboles para la clasificación multi-etiqueta que enfrenta la incertidumbre.

Nueva técnica mejora la precisión de la estimación de pose 3D a pesar de datos faltantes.

Una nueva función de pérdida mejora los datos tabulares sintéticos usando GANs para la investigación médica.

TGDP mejora la generación de datos en situaciones con pocos ejemplos de entrenamiento.

Examinando la efectividad y el costo de modelos de IA más pequeños en comparación con los más grandes.

SGDIR simplifica el registro de imágenes para una mejor precisión diagnóstica y eficiencia.

Nuevo método reduce las alucinaciones en modelos de lenguaje que procesan imágenes y texto.

Un método de IA mejora las predicciones de dosis de radioterapia al estimar la incertidumbre.

Explorando cómo las relaciones entre conceptos pueden mejorar la transparencia de los sistemas de IA.

Los TSRMs ofrecen una nueva forma de analizar datos de series temporales de manera efectiva.

El BraTS Challenge lleva los límites en la segmentación automatizada de meningiomas usando deep learning.

Un nuevo estándar para evaluar la equidad en los métodos de aprendizaje de representación.

Entender y mitigar las alucinaciones en la IA para un rendimiento confiable.

Un enfoque novedoso mejora la fusión de modelos de IA para un mejor rendimiento y eficiencia.