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Strategie per migliorare il fine-tuning degli agenti addestrati con il reinforcement learning offline.

Uno studio sui modelli di deep learning per migliorare l'imaging nella cura del cancro cervicale.

Esaminare il ruolo della generalizzazione del dominio nella classificazione dei segnali medici.

Esaminando l'uso del Federated Learning per la previsione delle malattie mantenendo la privacy dei dati dei pazienti.

I ricercatori hanno sviluppato il modello Cheff per radiografie toraciche sintetiche di alta qualità.

Metodi per migliorare l'efficienza dell'etichettatura dei dati nei progetti di machine learning.

Un nuovo metodo per riconoscere azioni usando dati dello scheletro senza etichette.

Un nuovo metodo migliora il controllo dei muscoli artificiali per un migliore movimento delle dita.

Strategie per migliorare le performance del modello in nuovi ambienti di dati.

Scopri come il Federated Learning trasforma la cura dei pazienti e la privacy nel settore sanitario.

Un nuovo metodo migliora l'adattamento a dominio non supervisionato nella sanità e oltre.

Un nuovo metodo per scegliere proiezioni preziose nelle scansioni TC migliora la qualità dell'immagine.

Nuovo modello bilingue migliora l'accessibilità ai consigli medici per i pazienti.

Nuovo metodo migliora il rilevamento del cancro ai polmoni senza immagini etichettate.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità dell'imaging medico tramite la stima dell'incertezza.

Questa ricerca mette in evidenza l'impatto dei cambiamenti nella prevalenza sull'apprendimento automatico nella sanità.

Uno studio rivela come i punteggi di incompetenza possano migliorare l'affidabilità dei modelli in ambienti di dati imprevedibili.

Uno studio rivela come i robot possano imparare dalle tecniche di passaggio delle cose degli esseri umani.

Scopri come il machine learning migliora le interfacce cervello-computer per un'esperienza utente migliore.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nella raccolta delle informazioni sui pazienti usando l'IA.

Esplorare il ruolo dell'IA nella valutazione delle scansioni polmonari per una diagnosi migliore dei pazienti.

Valutando le prestazioni dei modelli GPT sull'Esame Nazionale di Abilitazione Medica del Giappone.

Un'immersione profonda nel migliorare l'accuratezza delle previsioni del modello attraverso l'NCP.

La ricerca migliora i modelli di classificazione multi-etichetta usando annotazioni parziali, aumentando l'accuratezza delle previsioni.

MONet migliora la precisione e riduce il carico di lavoro nella segmentazione delle lesioni polmonari.

Una panoramica sullo stream processing e il framework Diba per una gestione dei dati efficiente.

Nuovo modello migliora la stima dell'incertezza per dati complessi.

Un nuovo approccio che utilizza anomalie sintetiche migliora il rilevamento delle irregolarità nelle immagini mediche.

Esaminare come gli attacchi avversari influenzano i modelli di segmentazione e esplorare potenziali difese.

Questo documento esplora un nuovo metodo per imparare politiche da dati offline.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione per risultati migliori nel trattamento del cancro.

Uno sguardo a come l'invarianza nell'apprendimento migliora i sistemi di riconoscimento degli oggetti.

Presentiamo una tecnica efficace per individuare anomalie nei dati 3D.

Uno studio dimostra che il deep learning può rilevare con precisione la fibrillazione atriale in registrazioni ECG rumorose.

Le maschere apprendibili sparse migliorano l'efficienza nella selezione delle caratteristiche e l'accuratezza del modello.

Scopri come l'IoT e il machine learning possono trasformare la cura dei pazienti e la sicurezza dei dati.

Una nuova tecnica garantisce la privacy dei dati nel machine learning collaborativo.

Un nuovo modello migliora l'associazione dei codici ICD per i documenti sanitari francesi.

Esaminando l'IA e il machine learning nell'emergenza pre-ospedaliera.

Nuovo metodo migliora l'interpretazione della risonanza magnetica usando dati limitati da cliniche più piccole.