Derniers articles pour Technologie de la santé

Un estimateur d'état multi-IMU améliore le suivi de position des robots humanoïdes.

L'informatique quantique pourrait transformer la santé en améliorant la recherche et les méthodes de traitement.

Un nouveau modèle améliore la clarté et la précision en imagerie médicale.

Med-Flamingo apprend à partir de quelques exemples pour générer des réponses médicales.

Évaluer la capacité des modèles à estimer l'incertitude pour de meilleures prédictions.

Cet article parle de l'importance de détecter les changements dans les données pour les modèles de machine learning.

Explorer comment l'IA générative aide à communiquer sur des sujets de santé sensibles.

Une étude sur des tests rapides pour les E. coli produisant OXA-48 en Espagne.

Cet article explore comment améliorer les réponses provenant de bases de connaissances contenant des données liées au temps.

Apprends comment les autoencodeurs variationnels améliorent l'estimation dans les communications sans fil.

Une nouvelle approche pour une estimation précise de la pose 3D à partir d'images.

Examiner les défis et les défenses contre les attaques adversariales sur des nuages de points 3D.

ARHNet améliore la qualité des images synthétiques pour une meilleure segmentation des lésions cérébrales.

SPU-Net améliore la fiabilité dans l'analyse d'images médicales malgré les incertitudes.

Les Autoencodeurs disruptifs améliorent l'analyse des images médicales 3D.

MetaCAM améliore la clarté des modèles d'apprentissage profond grâce à des explications visuelles améliorées.

HPE sans marqueur propose des solutions innovantes pour améliorer l'évaluation des patients dans le secteur de la santé.

Les CDMs aident à protéger les données de formation sensibles tout en générant des images de haute qualité.

Calibrer les modèles d'apprentissage profond garantit des prévisions fiables dans des applications critiques.

Une nouvelle méthode améliore l'équité des modèles en générant des échantillons de données synthétiques.

L'IA générative est en train de transformer la création de contenu dans plein de domaines.

De nouvelles techniques améliorent la détection OOD tout en maintenant la précision de classification.

CABB améliore l'adaptation des modèles tout en protégeant les infos sensibles dans différents secteurs.

Un nouveau cadre améliore la détection d'intrusions dans l'IoT en s'attaquant au déséquilibre des données.

PRESNER améliore l'analyse des données d'ordonnance en utilisant des techniques NLP avancées.

Les recherches montrent que les LLMs aident à améliorer l'extraction et la classification des données médicales.

Un cadre pour identifier et réduire les biais dans les données textuelles pour des résultats plus équitables.

HeLM améliore les prévisions de risques pour la santé en combinant différents types de données pour des insights personnalisés.

Une nouvelle API vise à simplifier le partage des données des patients pour améliorer les soins de santé.

Explorer l'utilisation de données de santé synthétiques pour améliorer le développement des CDSS.

RadFM améliore la radiologie avec des données multimodales et des capacités d'analyse avancées.

Une nouvelle méthode mélange la programmation logique avec des modèles probabilistes pour améliorer la prise de décision.

Des études montrent que les méthodes d'IRM standardisées améliorent la précision de la segmentation des lésions de la matière blanche.

Une nouvelle méthode pour adapter des modèles aux données réelles tout en préservant la vie privée.

K-CROSS améliore l'évaluation des images médicales en se concentrant sur les détails importants.

Découvrez comment l'annotation aveugle améliore la confidentialité des données lors de la correspondance d'entités.

Explorer les récentes améliorations dans l'extraction d'infos médicamenteuses à partir de textes cliniques.

Un aperçu de comment l'apprentissage par transfert peut améliorer la prise de décision dans les problèmes de bandit.

Une méthode qui réduit la complexité des réseaux de neurones pour améliorer l'efficacité de la vérification.

Présentation de l'échantillonnage Thompson par inférence variationnelle pour une prise de décision efficace.