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I ricercatori propongono nuove strategie per migliorare le prestazioni del deep clustering.

TAL migliora l'affidabilità dei modelli di deep learning grazie alla consapevolezza della tipicità.

Scopri nuovi metodi per semplificare l'analisi di dati complessi usando la decomposizione tensoriale.

Un modello migliora l'identificazione delle anomalie nelle risonanze magnetiche del cervello.

Esplorando il fine-tuning efficiente dei parametri per l'accuratezza e l'incertezza nella stima della profondità.

I sistemi di e-healthcare migliorano la cura dei pazienti grazie all'integrazione di IoT e robotica.

Uno sguardo più da vicino su come l'astensione migliora l'accuratezza e l'affidabilità del machine learning.

La tecnologia Zebra BioDome semplifica i test HPV per una migliore prevenzione del cancro cervicale.

Usare i One-Shot GAN per migliorare il rilevamento di malattie rare nell'imaging medico.

Scopri come migliorare i modelli immagine-testo e ridurre gli errori comuni.

Uno sguardo alle sfide dei dati mancanti nelle cartelle cliniche elettroniche e ai metodi per migliorarli.

Un dataset migliore migliora l'analisi dell'ECG per la salute del cuore.

Usare i grafi di conoscenza per migliorare i modelli di risposta a domande mediche.

Questo studio usa il deep learning e il transfer learning per il punteggio HER2 nel cancro al seno.

Questo articolo esplora come SHAP migliora il riconoscimento delle attività attraverso l'analisi delle caratteristiche chiave.

Il Federated Learning e l'AI Spiegabile garantiscono pratiche di dati sicure e chiare.

Nuovi metodi semplificano i referti delle radiografie toraciche per migliorare la diagnosi dei pazienti.

Esaminare i rischi e le difese dei modelli linguistici multimodali nell'IA.

Questa ricerca mette in evidenza metodi innovativi per la privacy nel machine learning collaborativo.

Nuovi strumenti AI mirano ad aiutare nell'identificazione delle lesioni del mediastino anteriore nelle TAC.

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono supportare i medici nella cura dei pazienti e nelle decisioni.

pcaGAN offre soluzioni innovative per migliorare il recupero delle immagini da dati rumorosi.

Questo studio valuta l'apprendimento zero-shot e few-shot nelle applicazioni cliniche.

FisherMask migliora i modelli di deep learning dando priorità ai campioni di dati essenziali.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e la trasparenza nella diagnosi delle lesioni cutanee per i medici.

L'addestramento dell'IA con immagini artificiali migliora l'accuratezza delle immagini medicali.

Un framework unificato per migliorare la spiegabilità dei modelli di machine learning.

Un nuovo approccio migliora come i computer imparano dall'esperienza.

Nuovo metodo migliora la qualità delle immagini della PET per diagnosi migliori.

Uno sguardo ai metodi di comunicazione sicura, incluso il trasferimento quantistico oblivious.

Combinare la PET e la TC migliora la chiarezza e riduce i rischi da radiazioni.

Il team di BeeManc ha usato modelli avanzati per semplificare testi medici complessi al PLABA-2024.

Scopri come affrontare il rumore delle etichette nel machine learning per avere una precisione migliore.

Combinare il federated learning e le GNN per una valutazione migliore degli ictus, mantenendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo metodo unisce efficienza e precisione nel Federated Learning.

Un nuovo dataset aiuta a migliorare l'analisi delle immagini mediche e a capire meglio l'incertezza.

ProP offre un modo efficace per rilevare attacchi backdoor sui modelli di machine learning.

Questo articolo esamina strategie per migliorare l'apprendimento profondo in diversi contesti di immagini mediche.

I ricercatori migliorano il controllo dei robot morbidi con innovative tecniche di neuroevoluzione.

Un nuovo approccio per migliorare il rilevamento OOD nei modelli di machine learning.