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Uno studio mostra i vantaggi di una nuova applicazione nel monitoraggio remoto della riabilitazione.

Un metodo per proteggere le reti neurali contro le vulnerabilità nella memoria.

DDPET-3D migliora le immagini PET a basso dosaggio per una diagnosi migliore.

Usare sensori avanzati durante l'allenamento aiuta i robot a fare meglio i loro compiti.

Questo metodo identifica anomalie nelle immagini usando campioni limitati.

LoRA-Ensemble combina modelli per avere previsioni migliori e gestire l'incertezza.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle previsioni delle Reti Neurali a Grafo.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale nel reinforcement learning vincolato.

Un dataset che semplifica le query sui Registri Elettronici della Salute tramite linguaggio naturale.

Esaminare i problemi che distorcono le metriche di prestazione segnalate dell'apprendimento automatico.

Lo studio analizza gli strumenti per misurare l'equilibrio nella riabilitazione dopo un ictus.

Cluster ComBat migliora l'analisi dei dati medici riducendo il bias in modo efficiente.

Gli strumenti AI migliorano i riferimenti per il glaucoma e i risultati per i pazienti.

Un nuovo framework migliora la diagnosi dei disturbi cerebrali tramite un'analisi EEG potenziata.

Nuovo modello migliora la classificazione delle malattie usando immagini mediche etichettate e non etichettate limitate.

Questo articolo parla di TULIP, un metodo per migliorare la stima dell'incertezza nel machine learning.

KG-FIT combina grafi di conoscenza con intuizioni dei modelli di linguaggio per una rappresentazione dei dati più ricca.

Scopri come AltGDmin affronta i dati mancanti in un contesto federato.

Integrare IoMT e fog computing migliora la gestione dei dati sanitari in tempo reale.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento federato tramite la Modellazione Additiva Multi-Livello.

Questo esplora come gli approcci probabilistici migliorano l'apprendimento contrastivo nel machine learning.

Capire come la persona influisce sulle interazioni con gli agenti conversazionali in vari settori.

Questa ricerca si concentra sull'uso dell'IA per la rilevazione precoce delle malattie retiniche.

Un nuovo metodo migliora l'equità nell'apprendimento federato tra comunità diverse.

Un nuovo framework migliora il machine learning da diverse fonti di informazioni.

Un nuovo algoritmo migliora i set di previsioni per una migliore decisione da parte degli esperti.

Introducendo un metodo efficace basato su alberi per la classificazione multi-label che affronta l'incertezza.

Una nuova tecnica migliora l'accuratezza della stima della posa 3D nonostante dati mancanti.

Una nuova funzione di perdita migliora i dati tabulari sintetici usando i GAN per la ricerca medica.

TGDP migliora la generazione di dati in scenari con pochi esempi di addestramento.

Esaminando l'efficacia e il costo di modelli AI più piccoli rispetto a quelli più grandi.

SGDIR semplifica la registrazione delle immagini per una migliore accuratezza diagnostica e efficienza.

Nuovo metodo riduce l'allucinazione nei modelli linguistici che elaborano immagini e testo.

Il metodo AI migliora le previsioni della dose di radioterapia stimando l'incertezza.

Esplorando come le relazioni tra i concetti possano migliorare la trasparenza dei sistemi AI.

I TSRM offrono un modo nuovo per analizzare i dati delle serie temporali in modo efficace.

La BraTS Challenge spinge i confini nella segmentazione automatizzata dei meningiomi usando il deep learning.

Un nuovo standard per valutare l'equità nei metodi di apprendimento per rappresentazione.

Capire e mitigare le allucinazioni nell'AI per performance affidabili.

Un nuovo approccio migliora la fusione dei modelli di intelligenza artificiale per una migliore performance e efficienza.