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L'apprentissage machine causal donne des infos pour prendre de meilleures décisions sur les risques de la chaîne d'approvisionnement.

Examiner comment le fait de commencer et d'arrêter des traitements impacte les résultats de santé.

Les cas de choléra explosent en Afrique, soulignant le besoin de meilleures mesures de santé.

Cette étude examine l'impact des filtres d'audit sur les résultats des patients traumatisés.

Examiner l'éthique de la recherche et l'implication de la communauté dans les études sur la santé des réfugiés.

Un aperçu de comment les actions influencent les décisions de santé et les résultats.

Un aperçu simple des grands modèles de langage et de leur fonctionnement.

Un aperçu de comment les interventions clarifient les relations complexes entre les données dans différents domaines.

Explore comment les modèles causals influencent nos décisions et nos actions.

Une étude met en lumière les défis pour encourager les femmes à se rendre tôt aux soins prénatals.

Une consommation excessive de sel présente des risques importants pour la santé ; découvre comment la réduire.

Des chercheurs trouvent des moyens de réduire les inexactitudes dans les grands modèles de vision-langage.

Mpox, avant connu sous le nom de variole du singe, est devenu une préoccupation mondiale en matière de santé.

Apprends comment les chercheurs découvrent les relations de cause à effet dans le monde.

Une nouvelle approche pour choisir des interventions en santé mentale selon les besoins de chacun.

Utiliser la technologie pour lutter contre la tuberculose et améliorer la détection dans les zones rurales.

Les flux normalisants causaux garantissent des résultats équitables dans la modélisation des données.

Des recherches montrent comment les patterns de contact influencent la propagation des maladies aux États-Unis.

Explorer le bon niveau de confiance dans les modèles de langage IA.

Examiner comment la météo influence les épidémies de paludisme et les stratégies de prévention.