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Um estudo sobre a eficácia das pontuações de transferibilidade em tarefas de imagem médica.

Descubra como modelos de linguagem melhoram a segmentação de imagens médicas.

O modelo FLAIR melhora a análise de doenças oculares usando conhecimento de especialistas e imagens de fundo de olho.

Estudo mostra como a transferência de aprendizado melhora o desempenho em tarefas cognitivas usando dados de EEG.

Pesquisas mostram que a IA pode aumentar a precisão na medição da circunferência da cabeça fetal.

Aprendizado de máquina ajuda a prever as condições da água em áreas sem estações de monitoramento.

Modelos recentes melhoram as previsões para interações de anticorpos com antígenos importantes.

Grad-CAM ajuda os médicos a confiarem na IA para diagnosticar condições médicas.

Apresentando a Knowledge Bridge Learning pra melhorar a transferência de conhecimento em deep learning.

Aprendizado de Transferência Descartável resolve preocupações com privacidade sem perder o desempenho do modelo.

Novo conjunto de dados melhora a pesquisa sobre células nervosas em roedores usando microscopia de fluorescência.

Este estudo explora o viés em modelos de áudio usados para reconhecimento de instrumentos.

Um novo framework melhora o uso de dados qualitativos pra tomar decisões melhores.

O TAN melhora a geração de imagens usando dados limitados através de técnicas inovadoras.

Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a análise de dados em cristalografia de femtosegundos em série.

Ferramentas de IA podem melhorar o diagnóstico precoce da retinopatia diabética pra evitar perda de visão.

Novas técnicas melhoram o diagnóstico de doenças e garantem a privacidade dos pacientes.

Um novo método melhora o desempenho do modelo em diferentes tipos de dados.

Explorando novas estratégias pra melhorar o movimento dos robôs.

Um novo método melhora a segmentação de imagens médicas com menos dados rotulados.

Novos métodos melhoram previsões de idade biológica usando dados epigenéticos.

OSBORN ajuda a escolher os melhores modelos pré-treinados pra tarefas específicas.

Apresentando o MultIOD pra detecção de objetos de forma eficiente e sem ensaio.

Como o aprendizado por transferência melhora a detecção de ameaças e a privacidade na cibersegurança.

Esse estudo usa aprendizado de máquina pra prever o risco de câncer de fígado em pacientes com NAFLD.

Este estudo analisa como classificar revisões para melhorar a escrita argumentativa.

A TransNet oferece uma solução eficiente pra reconhecer ações humanas em dados de vídeo.

Uma visão geral dos desafios e soluções na busca multilíngue.

DeepVol usa aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de volatilidade em diversos ativos financeiros.

Um novo método melhora a precisão do modelo através de aprendizado federado e regressão por kernel.

Estudo mostra que o Aprendizado Contrastivo Supervisionado melhora o desempenho do modelo em diferentes conjuntos de dados.

Um novo modelo de rede neural melhora o reconhecimento de texto em várias tarefas e domínios.

Novas técnicas melhoram o desempenho do modelo usando dados rotulados limitados.

O MoMA melhora o aprendizado de IA em patologia com acesso limitado a dados.

Pesquisas mostram que aprendizado de máquina pode prever limites de fase não-Hermíticos usando dados Hermíticos.

Um novo modelo prevê o comportamento de materiais de forma eficiente usando técnicas de aprendizado de máquina.

Novas técnicas estão melhorando os sistemas de perguntas e respostas em árabe pra ter um desempenho melhor.

A pesquisa explora como melhorar a adaptabilidade de machine learning através de meta-aprendizado e Indução de Solomonoff.

Double-Dip combina aprendizado de transferência e randomização pra se proteger contra ataques de inferência de membros.

Uma nova abordagem pra lidar com o desvio de covariáveis em modelos de aprendizado de máquina.