Un nouveau système améliore les rapports IRM cérébraux pour les radiologues.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouveau système améliore les rapports IRM cérébraux pour les radiologues.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure du volume des tissus grâce à l'imagerie médicale.
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Une nouvelle métrique pour évaluer la cohérence des prédictions de modèles dans des applications critiques.
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Une méthode pour localiser et comprendre les faiblesses des modèles de langage pour une meilleure fiabilité.
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La méthode LIP-CAR réduit l'utilisation de l'agent de contraste tout en améliorant la qualité de l'image.
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Une nouvelle méthode en une étape pour détecter avec précision les repères de la racine aortique dans l'imagerie médicale.
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Une nouvelle approche de données synthétiques améliore la privacy dans l'apprentissage fédéré.
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Une revue complète des techniques d'apprentissage profond dans l'analyse d'images médicales.
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Explorer la nature flexible et les applications des réseaux de neurones liquides.
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Une nouvelle méthode utilise une seule carte pour créer des échocardiogrammes réalistes.
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S-SYNTH génère des images de peau synthétiques pour améliorer la formation des IA en dermatologie.
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CC-SAM améliore la segmentation d'images médicales, augmentant la précision pour un meilleur soin des patients.
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Les données synthétiques posent des risques dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale.
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Explorer le besoin de contrôles qualité dans les rapports de radiologie générés par l'IA.
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Une nouvelle méthode aide à classifier les vues du cœur sans perdre les connaissances précédentes.
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Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des activités humaines en utilisant des données de squelette.
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Deux méthodes améliorent la façon dont les modèles analysent les images médicales pour un meilleur diagnostic.
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StarCache améliore la vitesse d'accès aux données et l'efficacité dans les réseaux modernes.
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Cet article parle de l'importance de détecter des anomalies dans les données de séries temporelles dans différents secteurs.
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Un nouveau cadre améliore la segmentation d'images médicales avec moins d'images étiquetées.
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Un nouveau cadre vise à réduire les hallucinations dans les LVLM grâce à la récupération active.
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Les techniques d'apprentissage profond améliorent l'identification du foramen mentonnier dans les radiographies dentaires.
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Combiner les méthodes existantes améliore la détection OOD pour des applis de machine learning plus sûres.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des courbes dans les images médicales pour un meilleur diagnostic.
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Un nouveau cadre améliore la classification des maladies à partir d'images médicales, même avec des conditions de données variées.
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Un aperçu de la méthode Enhanced Outlier Logit pour une meilleure reconnaissance des classes.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles vision-langage, réduisant le contenu trompeur.
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