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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.

La investigación explora funciones de pérdida avanzadas para mejorar el rendimiento de las GAN utilizando programación genética.

Un método para evaluar la fiabilidad de los resultados de la IA en la salud y más allá.

Explora cómo los modelos de IA pueden mejorar los datos de salud y los resultados de los pacientes.

El aprendizaje automático mejora el monitoreo del ECG, mejorando la atención al paciente y el análisis de la salud cardíaca.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad del modelo en predicciones clave.

Nuevo marco permite un aprendizaje eficiente de enfermedades sin almacenar datos pasados.

Entender los modelos de deep learning mejora la confianza en los diagnósticos de imágenes médicas.

ICU-Sepsis ayuda a los investigadores a probar algoritmos de IA para mejorar el manejo de la sepsis.

Nuevos métodos mejoran la imagenología por TC para un mejor diagnóstico médico.

DeltaNet mejora la eficiencia en procesar y recordar información para varias aplicaciones.

Un nuevo enfoque mejora la precisión en los sistemas de localización al abordar los cambios en la perspectiva de los sensores.

Explorando cómo la IA puede mejorar el trabajo en equipo al entender las creencias humanas.

Te presentamos MAP, una forma eficiente de combinar varios modelos de aprendizaje automático.

Un estudio examina la robustez de los modelos de segmentación contra ataques adversariales en el sector de la salud.

Nuevo marco utiliza imágenes 3D para informes de radiología precisos.

Abordar la falta de datos es vital para una investigación de salud confiable y para el cuidado del paciente.

Un nuevo método mejora el aprendizaje personalizado para modelos de lenguaje grandes.

Combinando métodos de IA para mejorar la observación y el cuidado de pacientes en la salud.

Explorando amenazas a la privacidad en el procesamiento de imágenes usando modelos de difusión y gradientes filtrados.