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Une étude révèle des liens génétiques avec les crises chez des patients atteints de conditions rares.

Une étude révèle des défis et des solutions potentielles pour des revues de médications efficaces.

Une étude révèle le potentiel de l'IA pour prédire les risques d'OHSS pendant les traitements de fertilité.

YOLOv10 améliore la vitesse et la précision dans la détection d'objets pour diverses applications.

Cet article examine les méthodes de Neyman pour évaluer des règles de traitement modernes adaptées aux individus.

Des recherches montrent comment les caractéristiques du cerveau peuvent prédire les résultats de la douleur chronique au dos.

Dinomaly propose une solution simplifiée pour détecter des anomalies dans différentes catégories de données.

Une étude montre les avantages des seringues préremplies pour la préparation du vaccin contre le VRS.

L'inférence fédérée bayésienne permet de faire des analyses de survie tout en préservant la vie privée dans la recherche sur le cancer.

De nouvelles techniques améliorent la scalabilité dans l'apprentissage automatique différemment privé.

Un guide clair sur les arbres de décision et leurs applications dans le monde réel.

Une nouvelle sous-routine simplifie la modélisation des matériaux souples, améliorant ainsi la recherche et les applications.

Cet article explore les avantages du risque relatif dans la recherche génétique.

Une meilleure durée de batterie dans les appareils CRT-D peut réduire les coûts et améliorer les soins aux patients.

Cet article présente une méthode pour tester l'indépendance dans les données catégorisées.

PLCP offre des ensembles de prédictions fiables pour différentes populations, ce qui améliore la prise de décision.

Cet article explore les différents sous-types de la schizophrénie et leurs implications.

De nouvelles méthodes et des robots transforment le traitement du cancer.

La recherche présente une nouvelle méthode pour améliorer la classification des polypes lors des coloscopies.

Ces modèles améliorent la compréhension et l'adaptabilité dans la prise de décision de l'IA.

Nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.

Un modèle qui remplit efficacement les valeurs manquantes dans les données de séries chronologiques.

Les données synthétiques offrent des solutions prometteuses aux problèmes d'imagerie médicale.

Un nouveau cadre améliore les prédictions des résultats du cancer de la vessie en utilisant l'apprentissage profond.

Des recherches montrent que combiner l'épinéphrine et la dexaméthasone pourrait être prometteur pour traiter la bronchiolite.

AMGPT offre un soutien précis aux chercheurs en fabrication additive métallique.

Metient propose des idées nouvelles sur la métastase du cancer et ses modèles complexes.

Cette étude se concentre sur un meilleur diagnostic et sur la prédiction des résultats pour l'apnée du sommeil obstructive.

Cette étude évalue la performance des systèmes de reconnaissance vocale avec des personnes qui bégaient.

Le framework Koodos améliore l'adaptabilité des modèles aux données changeantes en temps réel.

Un traitement prometteur pour les enfants vivant avec le VIH montre son efficacité et sa sécurité.

Une étude sur l'utilisation des lits en réanimation pendant la pandémie de COVID-19.

Examiner le rôle de l'IA dans l'agriculture, les systèmes autonomes et la santé.

Une étude révèle des pratiques d'intubation variées chez les docs dans le monde entier.

Un nouvel outil améliore l'analyse IRM des blessures de la moelle épinière.

Un nouvel appareil améliore les tests des matériaux souples dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité dans la combinaison des données des capteurs.

Une méthode pour améliorer l'exactitude des estimations statistiques de manière efficace.

Examiner la montée de MLTC-M et son impact sur la santé.