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Méthodes innovantes pour améliorer les modèles image-texte en santé avec peu de données.

Stratégies pour améliorer le fine-tuning des agents entraînés avec l'apprentissage par renforcement offline.

Une étude sur des modèles d'apprentissage profond pour améliorer l'imagerie dans le traitement du cancer du col de l'utérus.

Examiner le rôle de la généralisation de domaine dans la classification des signaux médicaux.

Examiner l'utilisation de l'apprentissage fédéré pour la prédiction des maladies tout en garantissant la confidentialité des données des patients.

Des chercheurs développent un modèle Cheff pour des radios thoraciques synthétiques de haute qualité.

Méthodes pour améliorer l'efficacité du marquage de données dans les projets de machine learning.

Une nouvelle méthode pour reconnaître des actions en utilisant des données de squelette sans étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore le contrôle des muscles artificiels pour un meilleur mouvement des doigts.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle dans de nouveaux environnements de données.

Explore comment l'apprentissage fédéré transforme les soins aux patients et la confidentialité dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation de domaine non supervisée dans la santé et ailleurs.

Une nouvelle méthode pour choisir des projections précieuses dans les scans CT améliore la qualité de l'image.

Un nouveau modèle bilingue améliore l'accessibilité des conseils médicaux pour les patients.

Une nouvelle méthode améliore la détection du cancer du poumon sans images étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de l'imagerie médicale grâce à l'estimation de l'incertitude.

Cette recherche met en lumière l'impact des changements de prévalence sur l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé.

Une étude montre comment les scores d'incompétence peuvent améliorer la fiabilité des modèles dans des environnements de données imprévisibles.

Une étude révèle comment les robots peuvent apprendre des techniques de passation humaines.

Découvre comment le machine learning améliore les interfaces cerveau-ordinateur pour une meilleure expérience utilisateur.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la collecte d'historique des patients grâce à l'IA.

Explorer le rôle de l'IA dans l'évaluation des scans pulmonaires pour un meilleur diagnostic des patients.

Évaluation de la performance des modèles GPT sur l'examen national de licence médicale du Japon.

Une plongée profonde dans l'amélioration de la précision des prévisions de modèles grâce à la NCP.

La recherche améliore les modèles de classification multi-étiquettes en utilisant des annotations partielles, ce qui augmente la précision des prédictions.

MONet améliore la précision et réduit la charge de travail dans la segmentation des lésions pulmonaires.

Un aperçu du traitement des flux et du cadre Diba pour une gestion efficace des données.

Nouveau modèle améliore l'estimation d'incertitude pour des types de données complexes.

Une nouvelle méthode utilisant des anomalies synthétiques améliore la détection des irrégularités en imagerie médicale.

Examiner comment les attaques adversariales impactent les modèles de segmentation et explorer des défenses potentielles.

Ce papier explore une nouvelle méthode pour apprendre des politiques à partir de données hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation pour de meilleurs résultats de traitement du cancer.

Un coup d'œil sur comment l'invariance d'apprentissage améliore les systèmes de reconnaissance d'objets.

Présentation d'une technique efficace pour repérer les anomalies dans les données 3D.

Une étude montre que l'apprentissage profond peut détecter avec précision la fibrillation auriculaire dans des enregistrements ECG bruyants.

Les masques apprenables épars améliorent l'efficacité de la sélection des caractéristiques et la précision du modèle.

Découvrez comment l'IoT et l'apprentissage automatique peuvent transformer les soins aux patients et la sécurité des données.

Une nouvelle technique garantit la confidentialité des données dans l'apprentissage collaboratif.

Un nouveau modèle améliore l'association des codes CIM pour les documents de santé français.

Examiner l'IA et l'apprentissage automatique dans les soins d'urgence préhospitaliers.