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TokenSHAP mostra come le parole influenzano le risposte dei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche su diverse fonti di dati.

Un nuovo metodo per migliorare l'adattamento dei dati nei modelli di apprendimento automatico.

Il nuovo dataset BaMBo migliora l'analisi delle biopsie del midollo osseo per diagnosi più accurate.

Scopri le reti neurali, la loro struttura e come vengono usate in vari settori.

L'attenzione ellittica migliora la concentrazione e le prestazioni nei compiti di intelligenza artificiale.

Questo documento parla di come usare i modelli linguistici per migliorare l'accuratezza del matching dei schemi.

Scopri come l'apprendimento in contesto migliora i modelli predittivi usando più set di dati.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI senza riferimenti puliti.

Nuovi metodi migliorano la precisione nella descrizione delle modifiche nelle immagini nonostante le distrazioni.

Approcci innovativi migliorano la modellazione delle arterie coronarie per trattamenti migliori delle malattie cardiache.

La collaborazione nella sanità tramite l'apprendimento federato migliora la classificazione delle immagini mediche mantenendo la privacy al sicuro.

Un nuovo set di dati potenzia il settore sanitario con sistemi di domande vocali per le immagini mediche.

DITTO aiuta i medici a fare scelte di trattamento consapevoli per i pazienti con cancro testa e collo.

Il framework LDSeg migliora l'efficienza e l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche.

Esplorare il ruolo dei modelli specifici per il dominio e consapevoli dell'incertezza nella sanità.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione degli organi nelle immagini mediche usando dataset parzialmente etichettati.

Le tecniche di deep learning sembrano promettenti nel segmentare il pancreas dalle scansioni CT.

Un nuovo approccio migliora l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati.

Quest'articolo parla di come i grafi della conoscenza migliorano la selezione delle caratteristiche nell'analisi dei dati.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nella rilevazione dei polipi nell'imaging gastrointestinale.

MEDFuse combina dati strutturati e non strutturati per previsioni migliori sui risultati sanitari.

DuoFormer migliora l'analisi delle immagini mediche, potenziando le capacità di rilevamento del cancro.

Uno studio sulle caratteristiche del traffico di rete dei dispositivi medici per una sicurezza migliore.

Un nuovo approccio migliora i sistemi SER utilizzando descrizioni degli ambienti rumorosi.

Uno sguardo allo stato attuale e alle sfide dello screening della tubercolosi a livello globale.

Questo articolo affronta i problemi di miscalibrazione nei modelli visione-lingua e propone soluzioni.

Un nuovo modello offre previsioni precise con spiegazioni chiare per prendere decisioni migliori.

Uno studio esamina i metodi per analizzare le lesioni multiple nei pazienti oncologici.

Impara a identificare schemi insoliti nei dati delle serie temporali con la profondità di Markov.

Il scanner J-PET migliora la PET misurando la polarizzazione dei fotoni per diagnosi migliori.

Esplorando l'impatto di Hyperledger Fabric sui registri sanitari elettronici in Sudafrica.

Ti presento ESCAPE, un framework che migliora la precisione e la velocità del riconoscimento della posa 3D umana.

I metodi AI migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella creazione di referti radiologici.

Un nuovo metodo migliora i dati sintetici per l'analisi dei campioni tissutali.

LKCell offre un metodo efficiente per identificare i nuclei cellulari nelle immagini mediche.

Nuovo metodo migliora le immagini MRI mostrando l'incertezza nelle ricostruzioni.

La ricerca punta a migliorare l'affidabilità dell'IA e l'efficienza energetica in diverse applicazioni.

Nuovi metodi nell'IA mostrano potenzialità per la rilevazione precoce della tubercolosi usando radiografie toraciche.

Rivoluzionare le scansioni dei pazienti con la tecnologia di riconoscimento gestuale per una maggiore precisione.