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Une nouvelle approche pour améliorer les cartes de saillance basées sur le gradient pour une meilleure interprétation du modèle.

RoboMP améliore la capacité des robots à comprendre et à accomplir des tâches complexes de manière efficace.

Explorer le besoin de clarté dans les processus de prise de décision de l'IA.

Une nouvelle approche pour l'analyse d'images médicales en utilisant l'apprentissage fédéré et une supervision faible.

SaLIP combine SAM et CLIP pour une segmentation d'images médicales efficace.

Une nouvelle méthode d'IA améliore le diagnostic cardiovasculaire grâce à des techniques d'imagerie avancées.

Explorer la relation entre la détection d'anomalies, la vie privée et l'explicabilité.

Les avancées dans la technologie des CGM améliorent la gestion du diabète et les soins aux patients.

Un nouveau modèle améliore la détection des pannes de dialogue pour les systèmes d'IA.

Un aperçu des classificateurs évolutifs et de la prédiction conforme pour des résultats fiables en apprentissage automatique.

Une étude sur l'utilisation de l'ARI dans une structure de jour pour personnes âgées.

Examiner l'exploration et l'adaptabilité dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité et l'estimation de l'incertitude dans la segmentation d'images médicales.

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Un guide des métriques pour évaluer la performance des LLM dans différents domaines.

MCPNet offre des insights plus clairs sur les décisions des modèles d'apprentissage profond grâce à l'extraction de concepts à plusieurs niveaux.

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FAM améliore la mémoire des Transformers pour un meilleur traitement des longs contextes.

Nouveau modèle améliore la précision dans la détection des tumeurs médiastinales grâce à l'apprentissage semi-supervisé.

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Voici FedFisher, un algorithme innovant pour un apprentissage fédéré efficace.

Une nouvelle architecture améliore la détection du cancer dans l'imagerie médicale en utilisant des entrées de plus basse résolution.

De nouveaux designs visent à améliorer la circulation sanguine dans les oxygénateurs, réduisant les risques de caillots.

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Une nouvelle méthode résout des problèmes dans les modèles d'apprentissage automatique sans perdre en précision.

L'apprentissage par transfert utilise des connaissances d'un domaine pour améliorer des tâches dans un autre.

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Un nouvel outil pour mieux comprendre les mouvements de Parkinson dans la vie quotidienne.

Présentation de CAGE, une méthode qui intègre la causalité pour des explications d'IA plus claires.

MOAgent rend l'analyse de données biologiques complexes accessible aux chercheurs.

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Un nouveau modèle améliore la fusion et l'analyse des données dans le secteur de la santé.

CLAIME intègre des données EHR structurées et non structurées pour de meilleures infos sur la santé.

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G-VGPMIL améliore l'apprentissage par instances multiples pour une analyse efficace des images médicales.