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Um novo método para detecção de intrusões em Redes de Sensores Sem Fio usando aprendizado de máquina.

O SegmentAnyBone melhora a precisão da imagem óssea em exames de MRI para um diagnóstico melhor.

Estudo explora o uso de rótulos bagunçados pra identificar resultados de OIRD de forma precisa.

Aprenda sobre correlações espúrias e seu impacto nos sistemas de aprendizado de máquina.

Uma olhada no Mapa Auto-Organizável Contínuo e suas capacidades de aprendizado.

Uma olhada em usar múltiplos sensores pra melhorar a confiabilidade das previsões.

Um olhar sobre como melhorar as técnicas de aprendizagem para dados que dependem do tempo.

Um olhar sobre ataques de reconstrução e seu impacto na privacidade dos dados em aprendizado de máquina.

Um novo framework tá tentando melhorar as respostas empáticas da IA nas conversas.

Um benchmark pra avaliar modelos de linguagem biomédica em francês.

Novos métodos melhoram a identificação de materiais em imagens médicas.

Estudo mostra que aprendizado auto-supervisionado melhora a identificação de tumores em ultrassom de mama.

O MSTAR melhora a classificação de séries temporais usando arquitetura automatizada e resolução de frequência.

Examinando os desafios e soluções em Aprendizado de Máquina Colaborativo pra uma privacidade e segurança melhores.

Novas técnicas melhoram a precisão na identificação de tumores a partir de exames de PET-CT.

Ajustes simples no nnU-Net melhoram a precisão na segmentação de tumores em imagens médicas.

Pesquisas mostram que modelos autoregressivos podem melhorar a tomada de decisão em aprendizagem por reforço offline.

A IA melhora a precisão da classificação de tumores usando exames de MRI e técnicas de aprendizado por transferência.

CoDream permite que as organizações colaborem de forma segura sem compartilhar dados sensíveis.

A Memória Dispersa Segura protege o conteúdo dos dados e os padrões de acesso de forma eficaz.

Nova tecnologia melhora a detecção de disartria e a classificação de gravidade.

Combinar o conhecimento prévio e a adaptabilidade melhora o desempenho de aprendizado de máquina com dados limitados.

Um novo algoritmo melhora a eficiência do RL offline com estruturas de MDP de baixo rank.

Um olhar sobre como os verificadores de sintomas são avaliados quanto à precisão e segurança.

Explorando como tamanhos de lote maiores melhoram a privacidade diferencial em aprendizado de máquina.

Cumulus melhora o compartilhamento de dados de saúde sem perder a privacidade dos pacientes.

BLO-SAM melhora a segmentação semântica com otimização em dois níveis e menos input manual.

Otimizar a seleção de dados pode aumentar muito a eficiência e o desempenho do treinamento em machine learning.

O Agente AI transforma a maneira como as máquinas aprendem e operam em diferentes ambientes.

Dispositivos em escala nanométrica melhoram o diagnóstico e tratamento de doenças através da localização guiada por fluxo.

Um novo modelo dá explicações mais claras para as decisões de detecção de objetos.

Avanços em modelos preditivos melhoram as decisões de tratamento para pacientes com câncer retal.

COFT-AD melhora a detecção de anomalias usando dados normais limitados.

Um novo método melhora a análise de imagens da retina separando os dados importantes do paciente dos fatores técnicos.

A MediSwift tá revolucionando o processamento de linguagem biomédica com modelos eficientes voltados pra tarefas médicas.

Apresentando uma abordagem prática pra identificar hemorragias intracranianas usando poucos rótulos.

AcME-AD melhora a interpretabilidade em modelos de detecção de anomalias pra tomar decisões melhores.

Novo modelo de deep learning melhora a precisão da segmentação de órgãos em imagens médicas.

Novo método de imagem usa redes neurais para análise de tecidos mais rápida, apoiando a pesquisa do câncer.

Asyn2F melhora o aprendizado federado assíncrono pra um treino de modelo melhor e mais privacidade dos dados.