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Les robots souples changent notre façon d'interagir avec la technologie dans différents domaines.

Un jeu de données révolutionnaire pour étudier l'activation musculaire dans le mouvement humain.

Explorer comment les relations causales améliorent les modèles de prévision pour une meilleure prise de décision.

Cette étude examine l'impact des cliniques préopératoires sur la récupération des patients.

Une nouvelle approche pour améliorer les mises à jour des modèles ML dans les réseaux edge.

XST-GCNN aide à prédire la résistance multidrogue chez les patients en réanimation en utilisant une analyse de données avancée.

Apprends comment le domaine d'applicabilité affecte la précision des modèles prédictifs dans différents domaines.

De nouvelles recherches montrent que les modèles peu performants peuvent donner des informations précieuses sur l'importance des caractéristiques.

CHEER propose des lignes directrices pour un rapport clair sur les outils IA dans les études de santé.

Explorer des méthodes pour intégrer des données médicales variées afin d'améliorer les soins aux patients.

Un nouveau cadre analyse des données de santé variées pour améliorer les résultats des patients.

Nouveau standard comble les lacunes dans l'évaluation des LLM pour la prise de décision clinique.

CLaSMO optimise la création de molécules pour faire avancer la santé et la science.

L'étude met en avant les tendances concernant les besoins d'entretien des prothèses et les expériences des utilisateurs.

Cette étude explore comment améliorer la prise de décision grâce à des techniques d'apprentissage qui évitent les risques.

Un nouveau modèle d'IA améliore la classification des maladies pulmonaires à partir des images X-ray.

Une nouvelle méthode optimise l'entraînement en deep learning pour de meilleures performances sur des données inédites.

Comprendre la valeur des données est super important pour réussir en affaires.

Un aperçu des complexités de jumeler des gens en fonction de leurs préférences.

Un aperçu pour améliorer le travail d'équipe pour de meilleurs résultats en prise de décision.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage multimodal.

Présentation de nouvelles méthodes de compression d'images qui améliorent l'efficacité de l'apprentissage automatique.

Les patients atteints de cancers du sang ont du mal à accéder à des soins de fin de vie de qualité.

Examen de l'importance de l'équité dans les techniques d'appariement d'enregistrements.

Examiner comment la santé mentale influence la récupération de la douleur physique en soins d'urgence.

Les pharmaciens ont un rôle clé pour améliorer les résultats des patients atteints d'insuffisance cardiaque et réduire les visites à l'hôpital.

La recherche utilise des modèles pour comprendre comment la maladie d'Alzheimer se développe et se propage.

De nouvelles méthodes protègent les données cérébrales dans la technologie BCI.

Une évaluation des protocoles d'essais cliniques axés sur la dégénérescence des disques intervertébraux.

Combiner des données d'imagerie et génétiques améliore la précision du diagnostic du cancer du poumon.

L'apprentissage automatique offre un nouvel espoir pour diagnostiquer les problèmes des voies respiratoires.

Nouveau système de capteurs intelligents améliore l'efficacité des mouvements en intérieur dans les établissements de santé.

Une étude sur l'efficacité des services CBHI dans le système de santé en Éthiopie.

Un aperçu de comment les modèles numériques du cœur peuvent améliorer la santé.

Un nouveau système identifie les erreurs en temps réel pendant les tâches grâce à l'analyse vidéo.

Un aperçu des méthodes pour de meilleures estimations de survie chez les patients avec des conditions graves.

Beaucoup d'adultes font face à des défis avec plusieurs problèmes de santé à long terme.

Apprends comment l'apprentissage fédéré hiérarchique protège les données tout en permettant la collaboration entre les appareils.

Une étude trouve de la valeur à mélanger les analyses cérébrales et les évaluations cliniques.

EDGAR aide à trouver de nouvelles utilisations pour des médicaments existants grâce à des graphes de connaissances.