Explore como os Modelos de Difusão melhoram a super-resolução em várias áreas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Esse artigo analisa técnicas pra diminuir alucinações em modelos de linguagem pra melhorar a precisão.
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Descubra os benefícios das Redes Neurais Bayesiana para fazer previsões informadas.
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Explorando o potencial das SNNs em aplicações de computação na borda.
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Novos métodos para criar árvores de decisão médica a partir de textos melhoram a tomada de decisão clínica.
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O MoMA melhora o aprendizado de IA em patologia com acesso limitado a dados.
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Novo método de radar mede com precisão o comprimento do passo pra melhorar a prevenção de quedas.
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Analisando o papel do few-shot learning em modelos base multi-modais.
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Novos modelos melhoram as previsões para os resultados de pacientes com câncer usando fontes de dados diversas.
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Um método novo pra analisar Imagens de Lâmina Inteira pra melhorar a classificação de doenças.
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Novos métodos melhoram a reconstrução de imagens a partir da atividade cerebral usando atenção preditiva.
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Uma nova abordagem pra melhorar o Aprendizado Federado no meio da participação desigual dos usuários.
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Um estudo mostra como o FAU-Net melhora a detecção de câncer de próstata usando imagens de ressonância magnética.
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IDoFew melhora a classificação de texto com rótulos limitados usando um método de dual-clustering.
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Um novo framework melhora o desempenho do modelo em dados não vistos usando mudanças específicas.
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Tecnologias digitais de adesão melhoram o sucesso do tratamento de tuberculose e o engajamento dos pacientes.
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Combinando métodos clássicos e quânticos pra melhorar a precisão na detecção de câncer.
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Explorando fatores que influenciam a confiança em assistentes de voz de IA na saúde.
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Um novo método de IA melhora a análise de mamografias sem precisar de um monte de dados rotulados.
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Uma estrutura pra facilitar a compreensão das decisões das redes neurais.
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Uma visão geral das redes neurais bayesianas e sua importância na IA.
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Melhorando a eficiência do treinamento de modelos e a privacidade no aprendizado federado através da seleção de coreset.
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Algoritmos de agrupamento ajudam a juntar e analisar grandes conjuntos de dados de forma eficaz.
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Um novo app testa a sensibilidade à vibração, oferecendo uma alternativa confiável aos métodos tradicionais.
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DeepBEAS3D melhora a segmentação de imagens médicas através da interação do usuário e aprendizado profundo.
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Novos métodos melhoram a forma como os computadores analisam e categorizam imagens usando uma quantidade enorme de dados.
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Um novo algoritmo que melhora a personalização do modelo enquanto mantém a privacidade dos dados.
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Novos métodos melhoram a imagem de ressonância magnética gerando sequências ausentes pra diagnósticos melhores.
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Explorando o impacto da aprendizagem multitarefa na eficiência cirúrgica e nos resultados.
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A pesquisa melhora a previsão de força em cirurgia robótica usando dados visuais e aprendizado de máquina.
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Uma análise de como as pessoas usam LLMs pra informações relacionadas à saúde.
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Uma nova estrutura melhora a classificação de tumores cerebrais usando vários tipos de ressonância magnética.
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Um método de aprendizado profundo melhora a detecção de problemas nos rins em imagens médicas.
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A tecnologia de IA pode melhorar o diagnóstico e o monitoramento da doença de Crohn por meio da análise de MRE.
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Este estudo analisa a avaliação da densidade mamária usando mamografias de baixa dose.
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A-Eval avalia modelos para segmentar órgãos abdominais em diversos conjuntos de dados.
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A NECHO melhora as previsões de problemas de saúde usando um método único de integração de dados.
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Um novo framework de IA melhora a detecção de doenças oculares por meio de técnicas de imagem aprimoradas.
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MINT melhora a coleta de dados da IA pra um diagnóstico médico melhor.
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Aprenda como o WAVAE melhora a detecção de anomalias em dados de séries temporais.
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