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TokenSHAP révèle comment les mots impactent les réponses des modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la segmentation d'images médicales à partir de sources de données variées.

Une nouvelle méthode pour mieux adapter les données dans les modèles d'apprentissage automatique.

Le nouveau dataset BaMBo améliore l'analyse des biopsies de moelle osseuse pour de meilleurs diagnostics.

Découvre les réseaux de neurones, leur structure et leurs applications dans différentes industries.

L'attention elliptique améliore la concentration et la performance dans les tâches d'IA.

Ce papier parle d'utiliser des modèles de langage pour améliorer la précision de l'appariement de schémas.

Apprends comment l'apprentissage en contexte améliore les modèles prédictifs en utilisant plusieurs ensembles de données.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images IRM sans références propres.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour décrire les changements d'image malgré les distractions.

Des approches innovantes améliorent la modélisation des artères coronaires pour de meilleurs traitements des maladies cardiaques.

La collaboration en santé grâce à l'apprentissage fédéré améliore la classification des images médicales tout en protégeant la vie privée.

Un nouveau jeu de données permet aux soins de santé d'utiliser des systèmes de questions par la parole pour les images médicales.

DITTO aide les médecins à faire des choix de traitement éclairés pour les patients atteints de cancer de la tête et du cou.

Le cadre LDSeg améliore l'efficacité et la précision de la segmentation d'images médicales.

Explorer le rôle des modèles spécifiques au domaine et sensibles à l'incertitude dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des organes dans les images médicales en utilisant des ensembles de données partiellement étiquetés.

Les techniques d'apprentissage profond montrent du potentiel pour segmenter le pancréas à partir des scans CT.

Une nouvelle approche améliore l'entraînement des modèles tout en protégeant la vie privée des données.

Cet article parle de comment les graphes de connaissances améliorent la sélection de caractéristiques dans l'analyse de données.

Un nouveau cadre améliore la précision de détection des polypes dans l'imagerie gastro-intestinale.

MEDFuse combine des données structurées et non structurées pour de meilleures prédictions des résultats de santé.

DuoFormer améliore l'analyse des images médicales, renforçant les capacités de détection du cancer.

Une étude sur les caractéristiques du trafic réseau des appareils médicaux pour une meilleure sécurité.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de reconnaissance vocale en utilisant des descriptions de l'environnement sonore.

Un aperçu de l'état actuel et des défis du dépistage de la tuberculose à l'échelle mondiale.

Cet article traite des problèmes de mauvaise calibration dans les modèles vision-langage et propose des solutions.

Un nouveau modèle propose des prévisions précises avec des explications claires pour une meilleure prise de décision.

Une étude passe en revue des méthodes pour analyser plusieurs lésions chez les patients atteints de cancer.

Apprends à identifier des motifs inhabituels dans des données de séries temporelles avec la profondeur de Markov.

Le scanner J-PET améliore la PET en mesurant la polarisation des photons pour de meilleurs diagnostics.

Explorer l'impact de Hyperledger Fabric sur les dossiers de santé électroniques en Afrique du Sud.

Présentation d'ESCAPE, un cadre qui améliore la précision et la vitesse de la pose humaine en 3D.

Les méthodes d'IA améliorent la précision et l'efficacité dans la création de rapports de radiologie.

Une nouvelle méthode améliore les données synthétiques pour l'analyse d'échantillons de tissu.

LKCell propose une méthode efficace pour identifier les noyaux cellulaires dans les images médicales.

Une nouvelle méthode améliore les images IRM en montrant l'incertitude dans les reconstructions.

La recherche vise à améliorer la fiabilité de l'IA et son efficacité énergétique dans diverses applications.

De nouvelles méthodes en IA montrent une belle promesse pour la détection précoce de la tuberculose grâce aux radiographies thoraciques.

Révolutionner les scans des patients avec la technologie de reconnaissance gestuelle pour une précision améliorée.