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

Este estudio examina el potencial de la IA para clasificar subtipos de cáncer de ovario.

Un nuevo método combina modelos de lenguaje y grafos de conocimiento para mejorar la seguridad de los robots.

Una mirada a la app CARES para mejorar la gestión del tratamiento del VIH.

uJSCC combina la codificación de fuente y de canal para una mejor comunicación.

Introduciendo explicaciones selectivas para mejorar la atribución de características en modelos de aprendizaje automático.

Nuevos métodos reducen los riesgos de memorización en la imagenología médica con modelos de difusión.

Cómo los gemelos digitales mejoran el tratamiento de pacientes y el desarrollo de medicamentos.

Descubre cómo la antifragilidad puede fortalecer los sistemas de aprendizaje automático frente a los desafíos.

Un nuevo marco tiene como objetivo mejorar la precisión de la codificación ICD utilizando registros de salud electrónicos.

Un nuevo método para el aprendizaje federado que aborda los desafíos del aprendizaje continuo.

Presentando un método innovador para detectar anomalías en patrones de datos complejos.

Un nuevo método mejora la evaluación de modelos de aprendizaje por refuerzo con políticas deterministas.

Este artículo examina los desafíos en la investigación de ML y sugiere mejoras para la confiabilidad.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de expresiones faciales usando modelos de lenguaje.

FedMR aborda los desafíos en el aprendizaje federado con datos de clases parciales, mejorando el rendimiento del modelo.

Esta investigación se centra en mejorar la segmentación de tumores cerebrales con un nuevo enfoque de modelo.

La Biblioteca CIEL mejora el acceso a los datos de ensayos clínicos para el tratamiento del cáncer.

Te presentamos S3, un método para mejorar el análisis de datos de series temporales mediante una reorganización inteligente.

Un nuevo modelo ayuda a analizar las imágenes médicas del COVID-19.

Un nuevo método llamado ADEPT mejora el aprendizaje por refuerzo offline a través de modelos adaptativos.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo con diferentes fuentes de datos.

Un nuevo método para ajustar modelos de lenguaje usando auto-atención.

Nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones al abordar la incertidumbre en el aprendizaje automático.

Una nueva herramienta de IA mejora el proceso de revisión de los informes de radiografías de tórax.

Usando embeddings de vectores para mejorar herramientas de IA en entornos de salud con pocos recursos.

Una profundización en cómo la incertidumbre afecta las predicciones de las redes neuronales.

MediQ redefine las conversaciones de IA médica para mejorar los resultados de los pacientes.

El aprendizaje por refuerzo robusto adapta estrategias para obtener resultados confiables a pesar de los desafíos del mundo real.

LinkLogic proporciona claridad y confiabilidad para la predicción de enlaces en grafos de conocimiento.

Entender cómo toma decisiones la IA es clave para confiar en ella y usarla éticamente.

VERT mejora la imagenología por ultrasonido en áreas complejas, aumentando la claridad y precisión.

Un nuevo marco mejora el reconocimiento de acciones en movimientos no vistos a través de una mejor comprensión semántica.

Un método práctico para mejorar la equidad en los algoritmos sin sacrificar la precisión.

Un nuevo marco mejora la creación de datos sintéticos mientras protege la información personal.

Examinando cómo el aprendizaje automático afecta las decisiones y resultados humanos.

Presentamos PrivacyRestore para proteger los datos de los usuarios mientras usan modelos de lenguaje grandes.

GNAN combina interpretabilidad y precisión para modelos de IA basados en grafos.

Este artículo habla sobre el juego de roles y la personalización en los modelos de lenguaje.