Un aperçu des méthodes de communication sécurisée, y compris le transfert quantum anonyme.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu des méthodes de communication sécurisée, y compris le transfert quantum anonyme.
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Combiner les imageries PET et CT améliore la clarté et réduit les risques de radiation.
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L'équipe de BeeManc a utilisé des modèles avancés pour simplifier des textes médicaux complexes à PLABA-2024.
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Apprends à gérer le bruit des labels en apprentissage automatique pour une meilleure précision.
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Combiner l'apprentissage fédéré et les GNNs pour une meilleure évaluation des AVC tout en préservant la vie privée des patients.
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Une nouvelle méthode mélange efficacité et précision dans l'apprentissage fédéré.
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Un nouveau jeu de données aide à mieux analyser les images médicales et à comprendre les incertitudes.
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ProP propose un moyen efficace de détecter les attaques par backdoor sur les modèles de machine learning.
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Cet article passe en revue des stratégies pour améliorer l'apprentissage profond dans divers contextes d'images médicales.
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Des chercheurs améliorent le contrôle des robots souples avec des techniques de neuroévolution innovantes.
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Une nouvelle approche pour améliorer la détection OOD dans les modèles d'apprentissage machine.
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Découvre comment les BNN aident les machines à prendre des décisions éclairées dans des situations incertaines.
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De nouvelles techniques aident à détecter les problèmes de vision chez les bébés prématurés.
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Un guide pour comprendre la performance des modèles d'IA en utilisant le cadre FEET.
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Découvrez comment TRACE améliore les évaluations de santé grâce à une intégration de données avancée.
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Examiner des stratégies pour améliorer la fiabilité de l'apprentissage profond contre les menaces adversariales.
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LAMINAR propose des méthodes innovantes pour organiser et comprendre des données complexes.
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Un nouveau système vise à améliorer la transparence de l'IA dans des domaines critiques comme la santé.
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Utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer les mouvements des bébés pour des infos sur leur développement précoce.
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MCCE propose des solutions pour les défis des données absentes dans les explications de modèle.
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Une nouvelle méthode révèle le mouvement des tissus en temps réel grâce à la technologie IRM.
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Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour analyser les images cérébrovasculaires en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.
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Combiner des données cliniques et omiques pour améliorer les prévisions de résultats du cancer.
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De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des problèmes de santé futurs grâce à l'imagerie médicale.
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Cet article examine les techniques zéro-shot pour détecter des anomalies dans les images médicales.
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Comprendre le rôle de l'IA en médecine grâce aux techniques d'IA explicable (XAI).
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Être sympa aide l'IA à mieux servir les humains.
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Un nouveau modèle montre du potentiel pour intégrer des données de santé diverses pour un meilleur diagnostic.
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Un plugin protège les modèles d'apprentissage fédéré des mises à jour nuisibles sans compromettre la vie privée des patients.
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La segmentation est super importante pour des images cérébrales précises et un diagnostic correct.
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Les caméras de profondeur offrent de nouvelles méthodes pour suivre la respiration sans contact physique.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des lésions cutanées tout en protégeant les données des patients.
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Une nouvelle méthode améliore les images de CT avec des angles limités pour un meilleur diagnostic.
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KV-Tandem allie rapidité et organisation pour un accès aux données efficace.
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D-Cube utilise une technologie intelligente pour une meilleure détection du cancer dans les images médicales.
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Enseigner aux machines à apprendre sans révéler les secrets d'experts, c'est super important pour la vie privée.
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Un nouvel algorithme minimise le regret tout en respectant des règles complexes dans l'apprentissage par renforcement.
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Une nouvelle approche qui combine précision et prise de décisions claires dans les données de séries chronologiques.
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Un nouvel outil offre de l'espoir pour améliorer la détection du cancer du col de l'utérus dans les zones à faible revenu.
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GECo améliore l'explicabilité dans les GNN pour une meilleure clarté de décision.
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