Sheeba Samuel

Cette étude évalue à quel point les notebooks Jupyter sont reproductibles dans la recherche biomédicale.

Examen des lacunes de reproductibilité entre les graphes de connaissances et leur impact sur la recherche.

Examiner comment l'apprentissage profond impacte la reproductibilité dans les études sur la biodiversité.

Utiliser l'ontologie peut améliorer la capacité des MLLMs à identifier avec précision les maladies des plantes.

Des chercheurs utilisent l'IA pour simplifier les études sur la biodiversité et améliorer la compréhension.

La technologie ACE renforce la confiance dans les systèmes automatisés de prédiction des maladies des plantes.