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Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Une nouvelle méthode pour détecter rapidement et avec précision les changements dans les corrélations de données.

De nouvelles découvertes montrent que des traitements à base de plantes pourraient être prometteurs pour les maladies oculaires liées à des problèmes de thyroïde.

Une étude montre l'importance de donner des instructions claires pour l'IA dans les milieux cliniques.

La recherche explore des images virtuelles pour améliorer l'efficacité de l'IRM mammaire et réduire l'utilisation de produits de contraste.

Explorer comment le comportement humain et les modèles de langage peuvent améliorer la prise de décision.

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité et la sécurité des robots doux dans différents environnements.

Examiner le lien entre les problèmes de santé physique et les défis de santé mentale chez les jeunes.

Cette technique améliore la précision des prédictions en quantifiant efficacement l'incertitude.

Un nouveau modèle vise à améliorer la planification des sorties d'hôpital et le soin des patients.

Une étude révèle des changements cérébraux liés aux variantes génétiques NAA10 et NAA15.

Une étude montre une croissance continue des lésions cérébrales après un TCC.

Une nouvelle approche améliore la précision de la découverte causale dans des relations de données complexes.

La technologie radar améliore l'estimation de la posture humaine tout en gérant les défis de la vie privée et de la performance.

Exploration du rôle de MDAΦ dans l'intensification des infections à N. meningitidis.

De nouvelles méthodes garantissent la confidentialité dans la recherche sur les données génomiques.

Un nouveau cadre analyse la parole pour identifier les légers troubles cognitifs dans plusieurs langues.

Une méthode qui améliore la cohérence des images médicales entre différents labos.

Cette étude explore des modèles d'IA pour extraire la causalité des directives cliniques.

UNHaP détecte efficacement les événements physiologiques en filtrant le bruit des signaux authentiques.

La génération de données synthétiques aide la recherche en santé tout en protégeant la vie privée des patients.

Des méthodes avancées visent à réduire les risques de chutes pour les patients après une opération.

Présentation de jointLCA, une méthode pour mieux comprendre les connexions dans les données multivues.

La recherche montre des liens entre la santé mitochondriale et la perte de vision dans l'ADOA.

De nouvelles recherches révèlent des facteurs génétiques communs parmi les principales maladies neuropsychiatriques.

Examiner le rôle et l'impact des kill switches pour les smart contracts.

Cette étude améliore les prévisions de mortalité liées à la sepsie grâce à des techniques de machine learning efficaces.

Un aperçu de l'apprentissage PAC et son rôle dans la prise de décision efficace basée sur les données.

Examiner des modèles de machine learning pour prédire les résultats dans la pancréatite aiguë.

Découvrez comment les arbres de décision aident à la prise de décision dans la santé et la finance.

De nouvelles méthodes montrent des promesses pour prédire les résultats chez les patients atteints de CAD.

DistPred améliore les prédictions de résultats en tenant compte de l'incertitude de manière efficace.

Nouveau modèle d'IA améliore la détection précoce de la rétinopathie diabétique pour mieux soigner les patients.

MedUniverse améliore les outils d'imagerie médicale tout en protégeant la vie privée des patients.

De nouvelles méthodes en IA améliorent la précision et la confiance dans les diagnostics médicaux.

Explorer les risques de confidentialité liés aux données synthétiques et introduire l'Indice de Plagiat de Données.

ESP-MedSAM améliore la segmentation d'images médicales, rendant les pros de la santé plus précis et efficaces.

L'apprentissage fédéré améliore l'imagerie médicale tout en protégeant les données des patients.

Une nouvelle méthode combine des prédictions bayésiennes et des copules en treillis pour améliorer l'analyse des données.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions dans des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage profond et des processus gaussiens.