Une étude sur la préparation des établissements de santé et la prestation de services de soins prénatals.
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La science de pointe expliquée simplement
Une étude sur la préparation des établissements de santé et la prestation de services de soins prénatals.
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Découvrez comment TinyML intègre l'apprentissage automatique dans de petits appareils à faible consommation.
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Une étude montre des différences dans les résultats des patients entre les variants Delta et Omicron du COVID-19.
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La génomique joue un rôle crucial dans le diagnostic et le traitement des problèmes de santé.
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L'IA améliore la précision dans la planification de la radiothérapie contre le cancer grâce à l'apprentissage par renforcement profond.
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Une nouvelle méthode combine l'IRM cardiaque et l'apprentissage automatique pour évaluer le risque d'insuffisance cardiaque.
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Le dataset FPUS23 améliore l'interprétation des échographies fœtales pour un meilleur suivi de santé.
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Un nouveau système vise à améliorer les pratiques de réanimation des nouveau-nés.
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Découvrez DR-VIDAL, une approche à la pointe pour estimer les résultats des traitements en utilisant l'apprentissage automatique.
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Un aperçu de l'analyse vidéo sur le edge et son impact sur différents secteurs.
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Explorer le rôle des appareils portables dans le suivi du stress et de l'anxiété de manière efficace.
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La technologie IA pourrait améliorer la façon dont les patients reçoivent des recommandations médicales spécialisées.
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Un aperçu de comment les traits individuels influencent le timing des événements dans différents domaines.
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Explorer de nouvelles méthodes pour comprendre des matériaux complexes pour différentes applications.
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Un aperçu de comment le métavers chirurgical change les pratiques de santé.
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Les modèles d'IA améliorent la prédiction de la gravité du COVID-19 grâce à l'analyse des scans CT.
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Explore comment l'attribution de probabilité séquentielle aide à faire des prévisions précises dans divers domaines.
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Des recherches mettent en avant une nouvelle méthode pour évaluer le risque de fracture chez les femmes.
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De nouvelles méthodes améliorent la détection de la COVID-19 dans les scans CT en utilisant des techniques d'apprentissage profond.
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Un doigt robotique flexible conçu pour diverses applications pratiques.
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Enquête sur la mobilisation précoce pour améliorer la récupération des patients en état critique.
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Les robots améliorent leurs compétences en manipulation d'objets en gérant l'incertitude grâce à des techniques de pivotement.
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Apprends comment l'agrégation des caractéristiques booste la performance et l'interprétabilité des modèles.
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Nouvelles idées sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour adapter les thérapies aux patients atteints de myélome multiple.
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Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage faiblement supervisé pour identifier les défauts de manière efficace.
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Explore l'impact et les applications de ChatGPT dans divers domaines.
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Une nouvelle ère d'expériences digitales interactives à travers le Métavers Physique.
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Le LiFi utilise la lumière pour accéder à Internet, révolutionnant la connectivité dans plusieurs secteurs.
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Apprends comment les méthodes de découverte causale améliorent notre compréhension des relations dans les données.
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Examiner l'impact des dossiers de santé électroniques sur l'empathie entre le médecin et le patient.
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Un nouveau modèle d'IA améliore la prédiction du risque de cancer du sein avec des mammographies antérieures.
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Une étude révèle comment le diabète complique les infections et les issues de la dengue.
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Un aperçu des pratiques d'équité dans le machine learning et leur impact sur la société.
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Un nouveau modèle réduit les besoins en données dans l'analyse d'images médicales.
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Un nouveau modèle améliore l'évaluation de la fiabilité dans la recherche en santé.
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Explorer les défis de santé auxquels les personnes LGBTQ+ font face au Brésil.
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De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans des environnements avec des récompenses extrêmes.
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TANGOS améliore les performances de l'apprentissage profond sur des données tabulaires grâce à la spécialisation des neurones.
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Améliorer les prédictions de risque de maladie pour des populations diverses avec une nouvelle approche.
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Cette étude propose un cadre pour reconnaître des actions anormales sans avoir besoin d'exemples étiquetés.
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