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Esplorando il potenziale dei GAN ibridi quantistico-classici nella generazione e classificazione dei dati.

Questo studio analizza come la perdita di pacchetti influisce sulle prestazioni nel Split-Federated Learning.

Nuovo strumento AI mostra potenzialità nella diagnosi e nell'accuratezza dello screening del cancro cervicale.

Un nuovo metodo migliora il modello di miscele gaussiane nelle scansioni PET per immagini migliori.

Le spiegazioni controfattuali aiutano a chiarire le decisioni prese dai sistemi automatizzati.

Un nuovo algoritmo migliora la scoperta di schemi nei dataset utilizzando il guadagno informativo e il rapporto di probabilità.

Uno sguardo su come valutare i modelli che spiegano le classificazioni delle immagini.

Un estimatore di stato multi-IMU migliora il tracciamento della posizione nei robot umanoidi.

Il computer quantistico potrebbe trasformare la sanità migliorando la ricerca e i metodi di trattamento.

Un nuovo modello migliora chiarezza e accuratezza nell'imaging medico.

Med-Flamingo impara da pochi esempi per generare risposte mediche.

Valutare la capacità dei modelli di stimare l'incertezza per migliorare le previsioni.

Questo articolo parla dell'importanza di rilevare i cambiamenti nei dati per i modelli di machine learning.

Esplorando come l'AI generativa aiuta a comunicare su temi di salute delicati.

Uno studio sui test rapidi per E. coli produttore di OXA-48 in Spagna.

Questo articolo esplora come migliorare le risposte da basi di conoscenza contenenti dati temporali.

Scopri come gli autoencoder variazionali migliorano la stima nelle comunicazioni wireless.

Un nuovo approccio per una stima precisa della posa 3D usando immagini.

Esaminando le sfide e le difese contro gli attacchi avversariali su nuvole di punti 3D.

ARHNet migliora la qualità delle immagini sintetiche per una migliore segmentazione delle lesioni cerebrali.

SPU-Net migliora l'affidabilità nell'analisi delle immagini mediche nonostante le incertezze.

Gli Autoencoder dirompenti migliorano l'analisi delle immagini mediche 3D.

MetaCAM migliora la chiarezza nei modelli di deep learning grazie a spiegazioni visive potenziate.

HPE senza marker offre soluzioni innovative per migliorare le valutazioni dei pazienti nella sanità.

I CDM aiutano a proteggere i dati di addestramento sensibili mentre generano immagini di alta qualità.

Calibrare i modelli di deep learning assicura previsioni affidabili in applicazioni critiche.

Un nuovo metodo migliora l'equità del modello generando campioni di dati sintetici.

L'AI generativa sta cambiando il modo in cui si crea contenuto in vari settori.

Nuove tecniche migliorano il rilevamento OOD mantenendo l'accuratezza della classificazione.

CABB migliora l'adattamento dei modelli proteggendo al contempo le informazioni sensibili in diversi settori.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle intrusioni nell'IoT affrontando l'imbalance dei dati.

PRESNER migliora l'analisi dei dati delle prescrizioni usando tecniche avanzate di NLP.

La ricerca evidenzia il ruolo dei LLM nell migliorare l'estrazione e la classificazione dei dati medici.

Un framework per identificare e ridurre i pregiudizi nei dati testuali per risultati più equi.

HeLM migliora le previsioni dei rischi per la salute combinando vari tipi di dati per ottenere informazioni personalizzate.

Nuova API punta a semplificare la condivisione dei dati dei pazienti per una sanità migliore.

Esplorare l'uso di dati sanitari sintetici per migliorare lo sviluppo dei CDSS.

RadFM migliora la radiologia con dati multimodali e capacità di analisi avanzate.

Un nuovo metodo mescola programmazione logica con modelli probabilistici per migliorare il processo decisionale.

Le ricerche mostrano che i metodi MRI standardizzati migliorano l'accuratezza della segmentazione delle lesioni della sostanza bianca.