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Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain renforce la confidentialité des données dans les modèles collaboratifs.

De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement pour une meilleure reconnaissance d'objets dans les images.

Une nouvelle approche améliore la classification des noyaux dans l'imagerie médicale en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

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Examen des systèmes qui améliorent le traitement de la sepsis chez les adultes en utilisant des données.

De nouvelles méthodes améliorent la réponse aux questions en utilisant plusieurs images pour de meilleures perspectives.

Cette étude évalue la précision des modèles de langage dans la reconnaissance des entités nommées médicales.

LDMRes-Net propose une méthode légère pour une segmentation précise des images de la rétine.

Des recherches montrent qu'un fenêtrage optimisé améliore la précision dans les diagnostics de radiographies thoraciques.

Cette étude évalue des méthodes d'apprentissage avec peu d'exemples pour la classification d'images médicales.

Combiner l'apprentissage fédéré avec la confidentialité différentielle améliore la classification des images médicales tout en garantissant la sécurité des données des patients.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité et la précision de la segmentation d'images cérébrales.

Un cadre qui améliore l'apprentissage fédéré en gérant des tâches variées sur différents appareils.

MIST permet aux utilisateurs de diffuser des images médicales à différentes résolutions de manière efficace.

Comment les modèles de fondation transforment l'analyse d'images médicales et le diagnostic.

La recherche développe un contrôle chiffré pour des applis PAM plus sûres.

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Une nouvelle approche combine des étiquettes larges et précises pour l'analyse d'images médicales.

VesselMorph améliore la segmentation des vaisseaux sanguins dans différentes images rétiniennes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles pour l'imagerie médicale en utilisant des références de formes 3D.

CLIMAX offre des perspectives plus claires sur les choix de modèles d'apprentissage automatique et compare les alternatives.

Une nouvelle méthode teste les explications des modèles d'IA par rapport à des concepts compréhensibles par les humains.

Les chatbots IA transforment l'imagerie médicale en améliorant l'efficacité et la communication.

Un nouveau modèle VQA améliore la précision dans les réponses aux questions d'images médicales localisées.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la précision des scans pulmonaires et à soutenir un meilleur diagnostic.

PULSAR transforme les conversations entre médecins et patients en dossiers médicaux efficaces.

Explorer de nouvelles méthodes pour prédire les interactions virales et améliorer les traitements.

Découvre comment l'apprentissage par peu d'exemples améliore la clarté des images OCT en réduisant le bruit de speckle.

Des chercheurs améliorent les prévisions de liaison des médicaments aux cibles avec des graphs de connaissances multimodaux.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de jeux de données déséquilibrés dans l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Nouveau jeu de données vise à améliorer la détection des comportements de mauvaise utilisation des opioïdes.

Une nouvelle méthode pour visualiser les effets des caractéristiques dans des modèles d'apprentissage automatique dynamiques.

La résistance aux antimicrobiens menace la santé mondiale avec l'augmentation des décès liés aux infections.

Un aperçu de l'importance de l'interprétabilité dans les réseaux de neurones profonds.

Un aperçu de l'apprentissage profond, son importance, ses défis et ses perspectives d'avenir.

Explore comment le contexte améliore les modèles d'apprentissage machine et leurs applications.

Un aperçu de comment l'attribution des caractéristiques améliore l'interprétabilité en apprentissage profond.