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

Cet article parle de jeux de rôle et de personnalisation dans les modèles de langue.

Cette étude explore des méthodes avancées pour un étiquetage de données efficace en utilisant des techniques de réseaux de neurones.

Présentation de CUT, un cadre pour la génération d'anomalies réalistes et diversifiées sans formation supplémentaire.

Cette étude évalue comment aiChat se compare aux bibliothécaires médicaux pour répondre aux questions cliniques.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les prédictions d'apprentissage automatique.

Les jumeaux numériques cardiovasculaires aident à personnaliser les traitements en analysant les données de chaque patient.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions et la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

Un cadre pour mesurer et améliorer l'incertitude dans les modèles de génération d'images.

HOGE améliore les explications des Réseaux de Neurones Graphiques en utilisant des complexes cellulaires.

CVQBM propose des méthodes innovantes pour la génération et l’analyse de données en utilisant la technologie quantique.

Des recherches explorent de nouvelles méthodes pour l'imagerie mammaire sans agents de contraste traditionnels.

Les avancées dans la segmentation automatique des ganglions lymphatiques améliorent la précision du traitement du cancer.

Les modèles Mamba améliorent la précision et l'efficacité dans l'interprétation des images médicales.

WGBoost offre des prédictions probabilistes avancées et une meilleure gestion de l'incertitude dans différents domaines.

Une méthode avancée pour estimer la fréquence tout en protégeant la vie privée des données.

Un nouveau cadre vise à améliorer la précision et l'efficacité dans l'analyse des images médicales.

La recherche explore des fonctions de perte avancées pour améliorer la performance des GAN en utilisant la programmation génétique.

Une méthode pour évaluer la fiabilité des résultats de l'IA dans le secteur de la santé et au-delà.

Explore comment les modèles d'IA peuvent améliorer les données de santé et les résultats pour les patients.

L'apprentissage automatique améliore la surveillance de l'ECG, ce qui améliore les soins aux patients et l'analyse de la santé cardiaque.

Une nouvelle approche améliore la fiabilité des modèles dans des prédictions cruciales.

Nouveau cadre qui permet un apprentissage efficace des maladies sans stocker les données passées.

Comprendre les modèles d'apprentissage profond renforce la confiance dans les diagnostics d'imagerie médicale.

ICU-Sepsis aide les chercheurs à tester des algos d'IA pour une meilleure gestion de la sepsie.

De nouvelles méthodes améliorent l'imagerie CT pour un meilleur diagnostic médical.

DeltaNet améliore l'efficacité dans le traitement et le rappel d'infos pour différentes applis.

Une nouvelle approche améliore la précision des systèmes de localisation en s'attaquant aux changements de perspective des capteurs.

Explorer comment l'IA peut améliorer le travail d'équipe en comprenant les croyances humaines.

Découvrez MAP, un moyen efficace de fusionner plusieurs modèles d'apprentissage automatique.

Une étude examine la robustesse des modèles de segmentation face aux attaques adversariales dans le domaine de la santé.

Un nouveau cadre utilise des images 3D pour des rapports de radiologie précis.

Traiter les données manquantes est super important pour avoir des recherches fiables en santé et pour bien s'occuper des patients.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage personnalisé pour les grands modèles de langage.

Combiner les méthodes d'IA pour améliorer l'observation et les soins des patients dans le secteur de la santé.

Explorer les menaces à la vie privée dans le traitement d'images en utilisant des modèles de diffusion et des gradients fuités.

Les chercheurs veulent améliorer la compréhension des machines sur les activités quotidiennes grâce à l'analyse vidéo.

Les robots apprennent à s'adapter grâce à des techniques de vision et d'imitation, ce qui améliore leur utilisation.

Cette étude présente une méthode innovante pour générer des explications fiables dans le codage médical automatisé.

Une nouvelle méthode améliore la transparence des modèles et la confiance dans des domaines critiques comme la santé.