Yanfeng Wang

RadFMは、マルチモーダルデータと高度な分析機能で放射線医学を強化するよ。

新しい方法は、体の部位間の関係に注目して、より良い動きの予測をするんだ。

新しい方法が、補助学習タスクを使って動きの予測を向上させる。

新しいデータセットとフレームワークで、話し言葉の質問応答能力が向上した。

医療のコミュニケーションとアクセスを改善するために、多言語モデルを作成中。

講義の音声と視覚コンテンツの認識を助ける新しいデータセット。

InteractTrajは、自然言語コマンドを使って車両の相互作用を反映したリアルな運転パスを作るよ。

FedGELAは、部分的にクラスが異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングの課題に取り組んでるよ。

FedLESAMは、連合学習におけるデータの課題に取り組んで、モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

この記事では、より良いモデル適応のためのドメインインスパイアシャープネスアウェアミニマイゼーションについて話してるよ。

FedMRは部分クラスデータを使ったフェデレーテッドラーニングの課題に取り組み、モデルのパフォーマンスを向上させる。

グローバルな課題が乳房密度分類のためのフェデレーテッドラーニングを強調してる。

自己注意を使った言語モデルのファインチューニングの新しい方法。

新しいトレーニングアプローチが医療用言語モデルのパフォーマンスをいろんなタスクでアップさせる。

LIARは再トレーニングなしでモデルをプルーニングする新しい方法を提供し、効率とパフォーマンスを向上させるんだ。

新しいシステムが放射線科医のための脳MRIレポートを強化するよ。

心音と心エコーを組み合わせて先天性心疾患の診断を改善する。

新しいベンチマークとデータセットが医療言語モデルの評価を向上させる。

AuscultaBaseは、さまざまな体音データを使って健康状態の診断精度を高めるよ。