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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.

Este estudio explora métodos avanzados para etiquetar datos de manera eficiente usando técnicas de redes neuronales.

Presentando CUT, un marco para generar anomalías realistas y diversas sin necesidad de entrenamiento extra.

Este estudio evalúa cómo aiChat se compara con los bibliotecarios médicos al responder preguntas clínicas.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbre en las predicciones de aprendizaje automático.

Los gemelos digitales cardiovasculares ayudan a personalizar tratamientos analizando los datos de cada paciente.

Un nuevo marco mejora la precisión de las predicciones y la privacidad de los datos en el aprendizaje federado.

Un marco para medir y mejorar la incertidumbre en los modelos de generación de imágenes.

HOGE mejora las explicaciones de las redes neuronales de grafos usando complejos celulares.

CVQBM ofrece métodos novedosos para la generación y análisis de datos usando tecnología cuántica.

La investigación explora nuevos métodos para la imagenología mamaria sin los agentes de contraste tradicionales.

Los avances en la segmentación automática de ganglios linfáticos mejoran la precisión del tratamiento del cáncer.

Los modelos Mamba mejoran la precisión y eficiencia en la interpretación de imágenes médicas.

WGBoost ofrece predicciones probabilísticas avanzadas y un mejor manejo de la incertidumbre en varios campos.

Un método avanzado para estimar frecuencias mientras se protege la privacidad de los datos.

Un nuevo marco busca mejorar la precisión y eficiencia en el análisis de imágenes médicas.