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Une nouvelle approche pour améliorer la précision des prévisions dans les données de séries temporelles irrégulières.

Une étude utilise l'IA pour améliorer les évaluations de risque cardiaque chez les patients avec FH.

Une nouvelle méthode améliore la précision de segmentation en intégrant la forme et l'intensité dans les images médicales.

VIEWER simplifie les données des patients pour les pros de la santé mentale.

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Combiner des types d'IRM améliore la segmentation des tumeurs cérébrales et les résultats du traitement.

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DRL-STNet améliore la segmentation des images médicales dans différentes modalités.

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Une nouvelle approche pour classifier efficacement des données tensoriels dans différents domaines.

Les méthodes d'IA explicables actuelles manquent de clarté et de fiabilité.

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Cet article parle des méthodes pour mieux comprendre les réseaux neuronaux grâce aux Autoencodeurs Sparses et à la Régularisation des Caractéristiques Mutuelles.

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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage automatique avec un minimum d'exemples.

RWKV combine les forces des Transformers et des RNN pour un traitement AI efficace.

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Des chercheurs proposent de nouvelles stratégies pour améliorer les performances de clustering profond.

TAL renforce la fiabilité des modèles d'apprentissage profond grâce à la prise de conscience de la typicité.

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La technologie Zebra BioDome simplifie le dépistage du VPH pour mieux prévenir le cancer du col de l'utérus.

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Un meilleur ensemble de données améliore l'analyse ECG pour la santé cardiaque.

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Cette étude utilise l'apprentissage profond et l'apprentissage par transfert pour le scoring HER2 dans le cancer du sein.

Cet article explore comment SHAP améliore la reconnaissance d'activité grâce à l'analyse des caractéristiques clés.