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Introduction d'explications sélectives pour améliorer l'attribution des fonctionnalités dans les modèles d'apprentissage automatique.

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Cet article examine les défis dans la recherche en ML et propose des améliorations pour la fiabilité.

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FedMR s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données de classes partielles, améliorant la performance du modèle.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la segmentation des tumeurs cérébrales avec une nouvelle approche de modèle.

La bibliothèque CIEL facilite l'accès aux données des essais cliniques pour le traitement du cancer.

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Un nouveau modèle aide à analyser les images médicales du COVID-19.

Une nouvelle méthode appelée ADEPT améliore l'apprentissage par renforcement hors ligne grâce à des modèles adaptatifs.

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Un nouvel outil d'IA améliore le processus de révision des rapports de radiographies thoraciques.

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VERT améliore l'imagerie par ultrasons dans les zones complexes, en améliorant la clarté et la précision.

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GNAN combine l'interprétabilité et la précision pour des modèles d'IA basés sur des graphes.

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