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

Questo studio esamina il potenziale dell'IA nella classificazione dei sottotipi di cancro ovarico.

Un nuovo metodo combina modelli linguistici e grafi di conoscenza per migliorare la sicurezza dei robot.

Uno sguardo all'app CARES per migliorare la gestione del trattamento dell'HIV.

uJSCC unisce la codifica sorgente e la codifica canale per una comunicazione migliore.

Introducendo spiegazioni selettive per migliorare l'attribuzione delle caratteristiche nei modelli di apprendimento automatico.

Nuovi metodi riducono i rischi di memorizzazione nell'imaging medico con modelli di diffusione.

Come i gemelli digitali migliorano il trattamento dei pazienti e lo sviluppo dei farmaci.

Scopri come l'antifragilità può rendere più forti i sistemi di machine learning contro le sfide.

Il nuovo framework punta a migliorare l'accuratezza della codifica ICD usando i registri elettronici della salute.

Un nuovo metodo per l'apprendimento federato che affronta le sfide dell'apprendimento continuo.

Introducendo un metodo innovativo per rilevare anomalie in modelli di dati complessi.

Un nuovo metodo migliora la valutazione dei modelli di apprendimento rinforzato con politiche deterministiche.

Questo articolo esamina le sfide nella ricerca ML e suggerisce miglioramenti per l'affidabilità.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle espressioni facciali usando modelli di linguaggio.

FedMR affronta le sfide nell'apprendimento federato con dati di classi parziali, migliorando le prestazioni del modello.

Questa ricerca si concentra sul miglioramento della segmentazione dei tumori cerebrali con un nuovo approccio al modello.

La Biblioteca CIEL migliora l'accesso ai dati delle sperimentazioni cliniche per il trattamento del cancro.

Introducendo S3, un metodo per migliorare l'analisi dei dati temporali attraverso un riordino intelligente.

Un nuovo modello aiuta ad analizzare le immagini mediche del COVID-19.

Un nuovo metodo chiamato ADEPT migliora l'apprendimento per rinforzo offline tramite modelli adattivi.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni del modello con diverse fonti di dati.

Un nuovo metodo per perfezionare i modelli di linguaggio usando l'autoattenzione.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità delle previsioni affrontando l'incertezza nell'apprendimento automatico.

Un nuovo strumento di intelligenza artificiale migliora il processo di revisione dei referti delle radiografie toraciche.

Usare le embedding vettoriali per migliorare gli strumenti di IA in contesti sanitari a bassa risorsa.

Un tuffo profondo su come l'incertezza influisce sulle previsioni delle reti neurali.

MediQ ridefinisce le conversazioni sull'IA medica per migliorare i risultati per i pazienti.

Il reinforcement learning robusto adatta strategie per risultati affidabili nonostante le sfide del mondo reale.

LinkLogic offre chiarezza e affidabilità per la previsione dei link nei grafi di conoscenza.

Capire come prende decisioni l'IA è fondamentale per la fiducia e un uso etico.

VERT migliora l'imaging ecografico in aree complesse, aumentando chiarezza e accuratezza.

Un nuovo framework migliora il riconoscimento delle azioni in movimenti mai visti prima grazie a una comprensione semantica potenziata.

Un metodo pratico per migliorare l'equità negli algoritmi senza sacrificare l'accuratezza.

Un nuovo framework migliora la creazione di dati sintetici proteggendo le informazioni personali.

Esaminando come il machine learning influisce sulle scelte e sui risultati umani.

Presentiamo PrivacyRestore per proteggere i dati degli utenti mentre si usano modelli di linguaggio grandi.

GNAN combina interpretabilità e accuratezza per modelli di intelligenza artificiale basati su grafi.

Questo articolo parla di giochi di ruolo e personalizzazione nei modelli di linguaggio.

Questo studio esplora metodi avanzati per l'etichettatura dei dati in modo efficiente usando tecniche di reti neurali.