Um método estruturado melhora a precisão no diagnóstico de câncer de pâncreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Aprenda como o aprendizado profundo bayesiano melhora a precisão e confiabilidade das previsões.
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Este estudo avalia a eficácia dos métodos de XAI em imagem médica.
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Novo framework melhora o diagnóstico de fibrosis hepática através da análise de imagens em múltiplas visões.
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Um olhar sobre aprendizado seguro com múltiplos agentes em ambientes restritos.
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Enfrentando os desafios da transparência nos processos de decisão da IA.
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Um novo modelo melhora a detecção de fraturas nas costelas usando anotações de dados variadas.
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Avaliar como as mudanças ambientais afetam o desempenho do modelo de reconhecimento de imagem.
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O QNNRepair melhora a precisão das redes neurais depois da quantização.
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Um modelo que aprende continuamente enquanto dá explicações claras para suas decisões.
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Um novo método acelera os exames de ressonância magnética sem perder a qualidade da imagem.
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Um novo método aumenta a precisão no processamento de imagens médicas.
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Um novo G-CNN melhora a análise de imagens médicas 3D e a precisão.
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ReCoV ajuda a identificar e remover rótulos bagunçados pra melhorar o desempenho do modelo.
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HeaRT cria linhas do tempo claras a partir de registros de saúde complexos, ajudando os médicos no atendimento aos pacientes.
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Novos métodos melhoram a precisão na imagem médica usando deep learning e fantasmas que imitam tecidos.
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Um novo método melhora o desempenho do aprendizado federado em meio a preocupações com a privacidade dos dados.
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Novos métodos melhoram a precisão na análise de radiografias de tórax usando dados de TC.
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ProtoDiff melhora o aprendizado de protótipos para uma classificação eficaz com dados limitados.
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Novos métodos melhoram a precisão na alocação de nuvens de pontos médicos ao longo do tempo.
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Um novo método melhora a classificação de imagens médicas enquanto protege os dados dos pacientes.
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Explorando a importância da IA explicável para decisões confiáveis.
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O LegoNet melhora a segmentação de imagens em exames médicos usando técnicas inovadoras de blocos de construção.
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ViG-UNet combina redes neurais de grafos e U-Net pra melhorar a análise de imagens médicas.
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Um novo método foca na estrutura de dados pra melhorar os resultados do treinamento de IA.
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Novos métodos melhoram dispositivos visuais para quem tem perda de visão.
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Novo método de deformação de malha profunda melhora a precisão na segmentação de órgãos abdominais.
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Um estudo sobre a confiabilidade de métodos baseados em remoção em aprendizado de máquina.
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Pesquisas mostram jeitos inovadores de identificar dor crônica usando dados da atividade cerebral.
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Um novo modelo aborda as preocupações com a privacidade em redes de saúde inteligentes usando blockchain e abordagens baseadas em confiança.
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Um estudo mostra que ferramentas de deep learning podem melhorar as avaliações de raios-X do peito.
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Avaliando o desempenho de grandes modelos de linguagem em responder perguntas biomédicas através do BioASQ.
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Um olhar sobre como melhorar a velocidade do VFL mantendo a privacidade dos dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.
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Combinar aprendizado federado e blockchain melhora a privacidade dos dados em modelos colaborativos.
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Novos métodos melhoram o treino pra uma melhor reconhecimento de objetos em imagens.
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Uma nova abordagem melhora a classificação de núcleos em imagens médicas usando aprendizado auto-supervisionado.
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Analisando sistemas que melhoram o tratamento de sepse em adultos usando dados.
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