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Uno studio rivela un notevole pregiudizio razziale nelle tecnologie di riconoscimento delle emozioni.

MROVSeg migliora la segmentazione delle immagini usando strategie a più risoluzioni.

Esplorando le reti neurali polinomiali e le loro applicazioni in vari campi.

Una soluzione innovativa migliora la gestione dei dati sanitari e la privacy usando tecnologie avanzate.

Uno sguardo all'analisi federata e alle tecnologie per la privacy dei dati sensibili.

Questo studio valuta il ruolo degli Automata Cellulari Neurali nella segmentazione delle immagini mediche.

Uno sguardo nuovo sugli errori tecnologici nei sistemi CPOE per migliorare la sicurezza dei pazienti.

Viene introdotto un framework di valutazione completo per i chatbot nel settore sanitario per migliorarne l'efficacia.

Un nuovo approccio migliora l'imaging MRI cardiaca, riducendo il rumore e migliorando i dettagli.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza dell'imaging medico grazie a tecniche di registrazione delle immagini più avanzate.

Questo documento parla dell'apprendimento continuo delle relazioni causali senza perdere la conoscenza precedente.

Le modifiche a MOTION2NX migliorano l'efficienza e la sicurezza nei compiti di inferenza delle immagini.

Esaminare come gli stili di spiegazione influenzano la comprensione degli utenti e la fiducia negli strumenti AI.

Metodi per migliorare la fiducia nelle previsioni dell'IA per le immagini mediche.

Questo studio confronta BERT e Bi-LSTM per classificare i registri elettronici di salute.

Un nuovo scanner PET offre immagini più chiare e una minore esposizione alle radiazioni.

Un nuovo modello migliora la rilevazione della depressione nei post sui social media con spiegazioni chiare.

Un nuovo metodo per adattare i modelli di deep learning a dati non etichettati mantenendo la privacy.

Questo articolo esamina come la dimensione intrinseca influisca sulle prestazioni delle reti neurali in base ai tipi di immagine.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione delle malattie rare usando esempi sintetici.

Esplorando il ruolo dell'Aggregazione Sicura nel Learning Federato in contesti sanitari.

Presentiamo nuove reti neurali quantistiche che si adattano e imparano dai dati che cambiano.

TBConvL-Net migliora precisione ed efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

SMILE offre un'imaging cardiaco più veloce e chiaro per una diagnosi migliore delle malattie cardiache.

Un modo nuovo per migliorare l'accuratezza del modello individuando fonti di dati di bassa qualità.

Metodi innovativi migliorano le prestazioni di rilevamento degli oggetti su dispositivi a risorse limitate.

La ricerca evidenzia l'impatto della variabilità degli scanner sui modelli di deep learning nell'imaging medico.

Nuova tecnica migliora il rilevamento di oggetti camuffati in vari settori.

Nuovo metodo migliora l'imaging DCE-MRI nelle fasi avanzate per una diagnosi migliore del cancro al seno.

Il Kaizen migliora l'analisi delle immagini computerizzate per diagnosi mediche più precise.

LongLLaVA migliora la comprensione di più immagini per diverse applicazioni.

LITE offre un modello a risorse efficienti per la classificazione delle serie temporali con alta precisione.

Un nuovo modo per tenere traccia dei battiti cardiaci usando la tecnologia neuromorfica.

Nuovi metodi affrontano le sfide delle etichette sbilanciate nel NER per la salute.

Nuovi strumenti migliorano la comprensione delle previsioni del Functional Random Forest nella sanità.

Migliorare l'efficienza nelle decisioni in ambienti complessi usando un nuovo algoritmo.

Un metodo migliora l'accuratezza della segmentazione per diverse immagini mediche usando aggiustamenti di frequenza.

Nuovo framework AI migliora la comprensione dei video chirurgici per una migliore assistenza ai pazienti.

Un nuovo programma migliora l'analisi delle immagini del cuore, aiutando nella rilevazione delle malattie.

Presentiamo FedFT, un metodo per migliorare la comunicazione nel Federated Learning.