Explorer des stratégies pour améliorer l'apprentissage actif en utilisant des étiquettes riches et l'incertitude.
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La science de pointe expliquée simplement
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Nouveau système améliore le suivi des robots pour les individus dans différents environnements.
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MELAGE aide les doc et les chercheurs à analyser les images du cerveau pour un meilleur diagnostic.
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Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles en imagerie médicale grâce à la collaboration des tâches.
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Un nouveau cadre améliore la qualité de reconstruction des images PET tout en minimisant l'exposition aux radiations.
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Une étude montre qu'une appli mobile améliore l'engagement des patients tuberculeux et le succès du traitement.
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Une nouvelle méthode améliore la cohérence des images IRM entre les hôpitaux pour un meilleur diagnostic.
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Une nouvelle approche améliore la qualité des étiquettes biomédicales bruyantes.
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Examiner l'impact des dossiers médicaux électroniques sur les soins aux patients au Nigeria.
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Explorer le rôle de l'IA dans l'analyse de la santé mentale sur les réseaux sociaux.
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Une nouvelle méthode pour une reconstruction de signal précise à partir de données en streaming sans délai.
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Une étude révèle le design de réseau optimal pour l'analyse ECG avec des CNN.
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De nouvelles méthodes améliorent les IRM sans formation continue.
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Explore l'échantillonnage de Gibbs et l'augmentation de données dans la modélisation statistique.
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DISGAN améliore les images IRM en combinant super-résolution et réduction de bruit.
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Une nouvelle méthode améliore l'imagerie des vaisseaux sanguins à partir des scans IRM T2.
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Les théories causales peuvent améliorer la fiabilité et la sécurité des modèles en apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore la clarté des scans PET pour un meilleur diagnostic du cancer.
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Une nouvelle méthode améliore les performances de segmentation en utilisant un minimum de données étiquetées.
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Un aperçu de l'importance de la vérification des modèles pour la sécurité des systèmes d'IA.
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TeleFMG permet de contrôler des mains robotiques à distance avec des mouvements naturels de la main.
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De nouvelles techniques améliorent la clarté et la précision des images PET en utilisant des modèles génératifs.
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Des chercheurs ont mis au point un échantillonnage des données d'IRM plus intelligent pour de meilleures images et plus de confort pour les patients.
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Examiner la confiance des utilisateurs dans ChatGPT pour les décisions liées à la santé.
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EFFL vise une précision de modèle et une équité égales entre les clients dans l'apprentissage fédéré.
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Examiner comment les modèles d'apprentissage automatique robustes influencent l'efficacité des explications.
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Un nouveau modèle améliore les prévisions pour les données de séries temporelles incomplètes.
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PyTomography simplifie et accélère la reconstruction d'images médicales pour les pros de la santé.
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DiffChest améliore l'analyse des radiographies thoraciques avec des explications claires et l'identification des facteurs de confusion.
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Exposer les vulnérabilités des modèles de langage dans le secteur de la santé et le danger des fausses informations.
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Une nouvelle approche améliore les modèles d'apprentissage profond pour une segmentation d'images médicales fiable.
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Un aperçu des nouveaux systèmes qui améliorent la délivrance d'insuline et la surveillance de la glycémie.
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Explorer le rôle des modèles de langage dans la transformation des pratiques de santé.
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Le transfert d'apprentissage tronqué améliore l'efficacité dans les tâches de classification d'images médicales.
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EMPAIA vise à intégrer des outils d'IA dans la pathologie, en s'attaquant à des défis clés.
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De nouvelles méthodes clarifient comment les décisions de classification d'images sont prises.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation IRM en adaptant les modèles sans avoir besoin d'un étiquetage exhaustif.
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Explore comment les modèles de diffusion améliorent la super-résolution dans différents domaines.
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Ce papier examine des techniques pour réduire les hallucinations dans les modèles de langage pour une meilleure précision.
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