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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage multitâche en mesurant l'incertitude de manière efficace.

Apprends comment la programmation probabiliste réactive s'adapte à l'incertitude dans des environnements dynamiques.

Améliorer la compréhension des prévisions d'IA dans le diagnostic du diabète pour un meilleur soin des patients.

Les nouvelles technologies améliorent la communication pour les personnes avec des troubles de la parole.

Un cadre pour améliorer les prédictions en machine learning avec clarté et confiance.

Une nouvelle étude montre que le traitement agressif de l'hypertension est sûr pour les personnes âgées fragiles.

Les modèles de fond améliorent l'efficacité dans la segmentation d'images médicales.

L'IA transforme la façon dont les scientifiques analysent les images et vidéos cellulaires.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de survie tout en protégeant la vie privée des patients.

Fourier-Net simplifie et accélère l'enregistrement des images médicales pour de meilleurs résultats en santé.

Les chercheurs utilisent des réseaux neuronaux pour mieux étudier la connectivité et le fonctionnement du cerveau.

L'apprentissage fédéré permet une collaboration sécurisée tout en gardant les données sensibles privées.

Une nouvelle méthode utilise des vidéos pour placer des capteurs dans le suivi des activités humaines.

La recherche utilise des VAE pour trouver des marqueurs génétiques liés à la fonction pulmonaire.

Une étude explore l'utilisation de l'IA pour surveiller les vibrations du cœur de manière non invasive.

Les graphes de connaissance décisionnelle améliorent l'accès aux directives cliniques pour un meilleur traitement des patients.

Nouveau modèle d'IA identifie les risques de maladies cardiaques dans les populations chinoises en utilisant des données du monde réel.

Explorer le rôle d'AirComp dans le traitement efficace des données sans fil.

De nouvelles techniques en imagerie médicale améliorent la précision des diagnostics grâce à l'apprentissage profond.

Un aperçu de comment les lois conditionnelles isotoniques aident à prédire des données.

Un nouvel outil aide les chirurgiens à détecter les tissus cancéreux pendant les opérations.

VesselVAE propose une nouvelle approche pour créer des modèles réalistes de vaisseaux sanguins pour un usage médical.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de risques dans le secteur de la santé.

Des chercheurs évaluent le contenu médical généré par l'IA pour son exactitude et sa fiabilité.

Comprendre le passage à des systèmes de santé intégrés et axés sur la valeur.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage supervisé et les défis de l'apprentissage par renforcement pour une meilleure performance.

Une nouvelle approche pour s'attaquer aux défis de la classification des radiographies thoraciques pour un meilleur diagnostic.

De nouvelles techniques améliorent le suivi et le contrôle des robots flexibles dans différentes applications.

Comment la variabilité affecte les estimations moyennes dans les graphiques linéaires.

Utiliser l'apprentissage automatique pour classer les médicaments efficacement pour de meilleurs résultats de traitement.

Examiner si la race devrait influencer les algorithmes de santé pour améliorer les soins aux patients.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des mouvements subtils dans les vidéos.

Cette étude examine comment les caractéristiques vocales évoluent chez les patients atteints de cancer de la bouche après le traitement.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la mammographie et la détection des lésions dans le cancer du sein.

Un programme s'attaque à l'épuisement des prestataires et aux biais pour améliorer la qualité des soins maternels.

Examiner les menaces posées par les attaques adversariales sur les systèmes d'IA.

CheXOFA résume les rapports de radiographies thoraciques, améliorant l'efficacité dans le secteur de la santé.

De nouvelles méthodes améliorent le rendu des humains dans les vidéos avec des occlusions.

Des découvertes récentes remettent en question l'idée que plus de données améliore toujours les résultats du machine learning.

CoactSeg améliore la segmentation des lésions en utilisant des données IRM variées pour un diagnostic de SEP plus rapide.