Découvrez comment dFIL améliore la confidentialité dans l'encodage des instances pour les données sensibles.
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La science de pointe expliquée simplement
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De nouvelles méthodes utilisant l'apprentissage profond améliorent l'évaluation des tumeurs chez les patients atteints de glioblastome après la chirurgie.
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CHATTY vise à réduire la confusion des classes dans les modèles d'apprentissage machine lors de l'adaptation de domaine.
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Le système de mémoire transactive améliore l'efficacité des robots d'assistance sociale dans les groupes.
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Deux modèles quantiques améliorent l'efficacité et la précision de la classification d'images.
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Cette étude évalue les GANs pour améliorer la classification des radiographies thoraciques grâce à l'augmentation des données.
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Une nouvelle approche améliore KNN pour une meilleure classification des données.
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Une étude montre que les modèles encodeur-décodeur surpassent les méthodes traditionnelles dans les tâches de classification d'étiquettes.
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Une nouvelle méthode améliore le diagnostic du cancer en prenant en compte le contexte des tissus.
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Une nouvelle méthode améliore la classification des gestes de la main en utilisant des signaux cérébraux.
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Explorer des méthodes pour intégrer les dossiers de santé électroniques pour une meilleure prise en charge des patients.
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Une méthode pour améliorer la performance des modèles dans l'analyse d'images de tissus.
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Examiner les facteurs qui influencent l'utilisation des applis de santé mobiles selon différents groupes.
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Des recherches montrent que c’est galère de suivre la pression artérielle avec la technologie portable.
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Une nouvelle méthode améliore la tomographie par cohérence optique pour de meilleures images des tissus.
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Les surfaces réfléchissantes intelligentes améliorent l'efficacité de la communication pour les appareils connectés.
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Améliorer les petits modèles pour les questions médicales grâce à des techniques innovantes et des méthodes de données.
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Text2Cohort rend les données sur le cancer plus accessibles pour les chercheurs grâce à des requêtes en langage naturel.
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Une nouvelle méthode montre des promesses pour améliorer la qualité des images IRM avec peu de données.
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De nouvelles méthodes améliorent la mise à jour sécurisée des politiques en apprentissage par renforcement avec moins de données.
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Un aperçu de comment les contraintes influencent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.
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Explore comment les mixnets traçables améliorent la confidentialité dans la gestion des données tout en permettant des requêtes spécifiques.
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Une nouvelle approche améliore la précision du diagnostic du COVID-19 grâce à une analyse améliorée des images X-ray.
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MRC-Net améliore le diagnostic des maladies rétiniennes grâce à des techniques de segmentation des vaisseaux améliorées.
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Améliorer l'efficacité de l'allocation des ressources dans les secteurs de communication critiques grâce à des techniques avancées.
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FocusContrast améliore l'analyse d'images médicales en mettant en avant les détails diagnostiques essentiels.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision des modèles sans données étiquetées.
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Med-PaLM 2 améliore vraiment la précision des réponses en info médicale.
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Un nouveau modèle améliore la performance de la segmentation sémantique dans des situations difficiles.
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De nouveaux réseaux de neurones améliorent la performance de la reconnaissance d'images, même avec des entrées bruyantes.
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Une nouvelle méthode améliore le transfert d'images sans fil grâce à la communication sémantique.
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Une nouvelle méthode améliore la sécurité et la vie privée pour la gestion des données IoT.
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Un nouveau modèle améliore la segmentation des images cardiaques pour une meilleure gestion de la FA.
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Un nouveau modèle améliore l'analyse d'image en se concentrant sur les relations spatiales entre les morceaux.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images tout en protégeant la vie privée des patients.
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De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images cardiaques tout en réduisant l'exposition aux radiations.
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CDI-Net améliore la qualité de l'imagerie SPECT tout en réduisant l'exposition aux radiations.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage à partir de tâches limitées en apprentissage automatique.
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Ce boulot améliore le réglage des paramètres dans les réseaux bayésiens avec un minimum de changements.
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