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

Apprends comment les ordis s'adaptent aux nouvelles infos tout en gardant ce qu'ils ont déjà appris.

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

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

Une étude montre de forts taux de mortalité chez les patients COVID-19 avec de faibles niveaux d'oxygène.

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

La technologie IA change la façon dont les rapports de radiologie sont créés, améliorant l'efficacité.

L'apprentissage fédéré offre une nouvelle façon de protéger les données tout en collaborant entre les appareils.

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.

Une étude révèle des méthodes pour réduire le bruit dans les images médicales afin de mieux suivre les tumeurs.

Des techniques innovantes dans la génération de données synthétiques améliorent la formation en échocardiographie.

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.

Découvrez de nouvelles méthodes pour simplifier l'analyse de données complexes en utilisant la décomposition tensorielle.

Un modèle améliore l'identification des anomalies dans les IRM cérébrales.

Explorer le réglage efficace des paramètres pour l'exactitude et l'incertitude dans l'estimation de profondeur.

Les systèmes de santé numériques améliorent les soins aux patients grâce à l'intégration de l'IoT et des robots.

Un regard de plus près sur comment l'abstention améliore la précision et la fiabilité de l'apprentissage machine.

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

Utiliser des GANs à un coup pour améliorer la détection des maladies rares dans l'imagerie médicale.

Apprends à améliorer les modèles image-texte et à réduire les erreurs courantes.

Un aperçu des défis liés aux données manquantes dans les DSE et des méthodes pour les améliorer.

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

Utiliser des graphes de connaissances pour améliorer les modèles de réponse aux questions médicales.

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.

L'apprentissage fédéré et l'IA explicable garantissent des pratiques de données sûres et claires.

De nouvelles méthodes simplifient les rapports de radiographies thoraciques pour un meilleur diagnostic des patients.

Examiner les risques et les défenses des modèles de langage multimodaux en IA.

Cette recherche met en avant des méthodes innovantes pour la confidentialité dans l'apprentissage collaboratif des machines.

De nouveaux outils d'IA visent à aider à identifier les lésions du médiastin antérieur dans les scanners CT.

Les outils d'IA peuvent aider les docs dans les soins aux patients et la prise de décisions.

pcaGAN propose des solutions innovantes pour améliorer la récupération d'images à partir de données bruyantes.

Cette étude évalue l'apprentissage sans coup d'essai et avec peu d'exemples dans les applications cliniques.

FisherMask améliore les modèles d'apprentissage profond en priorisant les échantillons de données essentiels.

Une nouvelle méthode améliore la précision du diagnostic des lésions cutanées et la transparence pour les médecins.

La formation d'IA avec des images artificielles améliore la précision de l'imagerie médicale.

Un cadre unifié pour améliorer l'explicabilité des modèles de machine learning.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les ordinateurs apprennent de l'expérience.