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

Presentiamo CUT, un framework per la generazione di anomalie realistiche e diverse senza formazione extra.

Questo studio valuta come aiChat si confronta con i bibliotecari medici nel rispondere a domande cliniche.

Un nuovo metodo aumenta la stima dell'incertezza nelle previsioni del machine learning.

I gemelli digitali cardiovascolari aiutano a personalizzare i trattamenti analizzando i dati dei singoli pazienti.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza delle previsioni e la privacy dei dati nell'apprendimento federato.

Un framework per misurare e migliorare l'incertezza nei modelli di generazione delle immagini.

HOGE migliora le spiegazioni delle Reti Neurali Grafiche usando complessi cellulari.

CVQBM offre metodi innovativi per la generazione e l'analisi dei dati utilizzando la tecnologia quantistica.

La ricerca esplora nuovi metodi per l'imaging mammario senza i tradizionali agenti di contrasto.

I progressi nella segmentazione automatica dei linfonodi migliorano la precisione nel trattamento del cancro.

I modelli Mamba migliorano l'accuratezza e l'efficienza nell'interpretare le immagini mediche.

WGBoost offre previsioni probabilistiche avanzate e una gestione migliore dell'incertezza in vari settori.

Un metodo avanzato per stimare la frequenza proteggendo la privacy dei dati.

Un nuovo framework punta a migliorare l'accuratezza e l'efficienza nell'analisi delle immagini mediche.

La ricerca esplora funzioni di perdita avanzate per migliorare le prestazioni delle GAN usando la programmazione genetica.

Un metodo per valutare l'affidabilità dei risultati dell'IA nella sanità e oltre.

Esplora come i modelli di intelligenza artificiale possano migliorare i dati sanitari e i risultati per i pazienti.

Il machine learning migliora il monitoraggio ECG, facendo avanzare la cura dei pazienti e l'analisi della salute del cuore.

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità del modello nelle previsioni cruciali.

Nuovo framework permette di imparare le malattie in modo efficiente senza dover conservare dati passati.

Capire i modelli di deep learning aumenta la fiducia nelle diagnosi di imaging medico.

ICU-Sepsis aiuta i ricercatori a testare algoritmi AI per una gestione migliore della sepsi.

Nuovi metodi migliorano l'imaging CT per una diagnosi medica migliore.

DeltaNet migliora l'efficienza nel processo e nel richiamo delle informazioni per varie applicazioni.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nei sistemi di localizzazione affrontando i cambiamenti di prospettiva dei sensori.

Esplorare come l'IA può migliorare il lavoro di squadra capendo le credenze umane.

Presentiamo MAP, un modo efficiente per unire più modelli di machine learning.

Lo studio esamina la robustezza dei modelli di segmentazione contro attacchi avversariali nella sanità.

Nuovo framework usa immagini 3D per report di radiologia precisi.

Affrontare i dati mancanti è fondamentale per una ricerca sanitaria affidabile e per la cura dei pazienti.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento personalizzato per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Combinare metodi di intelligenza artificiale per migliorare l'osservazione e la cura dei pazienti nella sanità.

Esplorare le minacce alla privacy nell'elaborazione delle immagini usando modelli di diffusione e gradienti trapelati.

I ricercatori vogliono migliorare la comprensione delle attività quotidiane da parte delle macchine attraverso l'analisi dei video.

I robot imparano ad adattarsi tramite tecniche di visione e imitazione, migliorando l'usabilità.

Questo studio presenta un metodo innovativo per generare spiegazioni affidabili nel coding medico automatizzato.

Un nuovo metodo migliora la trasparenza del modello e la fiducia in settori critici come la salute.

Un nuovo modo per creare immagini tau-PET da scansioni MRI potrebbe migliorare la rilevazione dell'Alzheimer.

Una nuova tecnica migliora l'affidabilità delle previsioni delle reti neurali attraverso aggiustamenti geometrici.