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Un nuovo modello migliora chiarezza e accuratezza nell'imaging medico.

Med-Flamingo impara da pochi esempi per generare risposte mediche.

Valutare la capacità dei modelli di stimare l'incertezza per migliorare le previsioni.

Questo articolo parla dell'importanza di rilevare i cambiamenti nei dati per i modelli di machine learning.

Esplorando come l'AI generativa aiuta a comunicare su temi di salute delicati.

Uno studio sui test rapidi per E. coli produttore di OXA-48 in Spagna.

Questo articolo esplora come migliorare le risposte da basi di conoscenza contenenti dati temporali.

Scopri come gli autoencoder variazionali migliorano la stima nelle comunicazioni wireless.

Un nuovo approccio per una stima precisa della posa 3D usando immagini.

Esaminando le sfide e le difese contro gli attacchi avversariali su nuvole di punti 3D.

ARHNet migliora la qualità delle immagini sintetiche per una migliore segmentazione delle lesioni cerebrali.

SPU-Net migliora l'affidabilità nell'analisi delle immagini mediche nonostante le incertezze.

Gli Autoencoder dirompenti migliorano l'analisi delle immagini mediche 3D.

MetaCAM migliora la chiarezza nei modelli di deep learning grazie a spiegazioni visive potenziate.

HPE senza marker offre soluzioni innovative per migliorare le valutazioni dei pazienti nella sanità.

I CDM aiutano a proteggere i dati di addestramento sensibili mentre generano immagini di alta qualità.

Calibrare i modelli di deep learning assicura previsioni affidabili in applicazioni critiche.

Un nuovo metodo migliora l'equità del modello generando campioni di dati sintetici.

L'AI generativa sta cambiando il modo in cui si crea contenuto in vari settori.

Nuove tecniche migliorano il rilevamento OOD mantenendo l'accuratezza della classificazione.

CABB migliora l'adattamento dei modelli proteggendo al contempo le informazioni sensibili in diversi settori.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle intrusioni nell'IoT affrontando l'imbalance dei dati.

PRESNER migliora l'analisi dei dati delle prescrizioni usando tecniche avanzate di NLP.

La ricerca evidenzia il ruolo dei LLM nell migliorare l'estrazione e la classificazione dei dati medici.

Un framework per identificare e ridurre i pregiudizi nei dati testuali per risultati più equi.

HeLM migliora le previsioni dei rischi per la salute combinando vari tipi di dati per ottenere informazioni personalizzate.

Nuova API punta a semplificare la condivisione dei dati dei pazienti per una sanità migliore.

Esplorare l'uso di dati sanitari sintetici per migliorare lo sviluppo dei CDSS.

RadFM migliora la radiologia con dati multimodali e capacità di analisi avanzate.

Un nuovo metodo mescola programmazione logica con modelli probabilistici per migliorare il processo decisionale.

Le ricerche mostrano che i metodi MRI standardizzati migliorano l'accuratezza della segmentazione delle lesioni della sostanza bianca.

Un nuovo metodo per adattare i modelli ai dati del mondo reale mantenendo la privacy.

K-CROSS migliora la valutazione delle immagini mediche concentrandosi su dettagli cruciali.

Scopri come l'annotazione cieca migliora la privacy dei dati durante il matching delle entità.

Esplorando i recenti miglioramenti nell'estrazione di informazioni sui farmaci dai testi clinici.

Una panoramica di come il transfer learning può migliorare il processo decisionale nei problemi di bandit.

Un metodo che riduce la complessità delle reti neurali per migliorare l'efficienza della verifica.

Presentiamo il campionamento di Thompson con inferenza variazionale per decisioni più efficienti.

Affrontare i rischi per la privacy mentre si offrono spunti preziosi dai modelli di machine learning.

I chatbot stanno rivoluzionando il supporto ai pazienti e la comunicazione nel settore sanitario.