Une méthode structurée améliore la précision du diagnostic du cancer du pancréas.
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La science de pointe expliquée simplement
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Découvre comment l'apprentissage profond bayésien améliore la précision et la fiabilité des prédictions.
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Cette étude évalue l'efficacité des méthodes XAI en imagerie médicale.
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Nouveau cadre améliore le diagnostic de la fibrose hépatique grâce à l'analyse d'images multi-vues.
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Un aperçu de l'apprentissage sûr avec plusieurs agents dans des environnements contraints.
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Un nouveau modèle améliore la détection des fractures des côtes en utilisant différentes annotations de données.
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Évaluer comment les changements environnementaux impactent la performance des modèles de reconnaissance d'images.
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QNNRepair améliore la précision des réseaux de neurones après quantification.
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Un modèle qui apprend en continu tout en donnant des explications claires pour ses décisions.
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Une nouvelle méthode accélère les examens IRM tout en maintenant la qualité de l'image.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans le traitement des images médicales.
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Un nouveau G-CNN améliore l'analyse d'images médicales 3D et la précision.
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ReCoV aide à identifier et à supprimer les étiquettes bruyantes pour améliorer la performance du modèle.
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HeaRT crée des timelines claires à partir de dossiers de santé complexes, aidant les doc à prendre soin des patients.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision en imagerie médicale en utilisant l'apprentissage profond et des fantômes imitant les tissus.
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Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage fédéré en plein milieu des préoccupations concernant la confidentialité des données.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'analyse des radiographies thoraciques en utilisant des données CT.
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ProtoDiff améliore l'apprentissage par prototypes pour une classification efficace avec des données limitées.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'alignement des nuages de points médicaux au fil du temps.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des images médicales tout en protégeant les données des patients.
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LegoNet améliore la segmentation d'images pour les scans médicaux en utilisant des techniques de blocs de construction innovantes.
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ViG-UNet combine des réseaux de neurones graphiques et U-Net pour améliorer l'analyse d'images médicales.
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De nouvelles méthodes améliorent les appareils visuels pour les personnes malvoyantes.
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Une nouvelle méthode de déformation en profondeur améliore la précision de la segmentation des organes abdominaux.
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Une étude montre que les outils de deep learning peuvent améliorer l'évaluation des radiographies thoraciques.
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Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain renforce la confidentialité des données dans les modèles collaboratifs.
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De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement pour une meilleure reconnaissance d'objets dans les images.
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