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Um novo método melhora a privacidade e o desempenho em aprendizado de máquina federado.

Explorando como o aprendizado semi-supervisionado combina dados rotulados e não rotulados pra criar modelos de IA melhores.

O GFNet melhora a análise de imagens médicas de baixa resolução pra diagnósticos melhores.

Uma nova abordagem pra proteger a privacidade das imagens na tecnologia sem perder o desempenho do modelo.

Nova tecnologia melhora a precisão do diagnóstico de doenças pulmonares através da análise de sons.

Um esquema pra melhorar o desempenho do modelo em condições que mudam.

Um novo método melhora a análise de imagens na patologia digital.

Uma nova abordagem pra melhorar os mapas de saliência baseados em gradiente pra dar uma interpretada melhor nos modelos.

O RoboMP melhora a capacidade dos robôs de entender e realizar tarefas complexas de forma eficaz.

Explorando a necessidade de clareza nos processos de tomada de decisão da IA.

Uma nova abordagem para análise de imagem médica usando aprendizado federado e supervisão fraca.

SaLIP combina SAM e CLIP para uma segmentação de imagens médicas eficiente.

Um novo método de IA melhora os diagnósticos cardiovasculares através de técnicas de imagem avançadas.

Explorando a relação entre detecção de anomalias, privacidade e explicabilidade.

Avanços na tecnologia de CGM melhoram o manejo do diabetes e o cuidado com os pacientes.

Um novo modelo melhora a detecção de quebra de diálogo para sistemas de IA.

Uma olhada em classificadores escaláveis e previsão conformal para resultados confiáveis de machine learning.

Um estudo sobre o uso de ARI em um centro de dia gerontológico.

Examinando a exploração e a adaptabilidade em algoritmos de aprendizado por reforço.

Um novo framework melhora a confiabilidade e a estimativa de incerteza na segmentação de imagens médicas.

Um novo método busca melhorar a justiça em aprendizado de máquina sem comprometer o desempenho.

Um guia de métricas pra avaliar o desempenho de LLM em várias áreas.

O MCPNet oferece insights mais claros sobre as decisões de modelos de aprendizado profundo por meio da extração de conceitos em múltiplos níveis.

Um novo método melhora a medição da frequência cardíaca usando análise de vídeo e Modelagem facial 3D.

FAM melhora a memória dos Transformers pra processar melhor contextos longos.

Novo modelo melhora a precisão na detecção de tumores mediastinais usando aprendizado semi-supervisionado.

Uma nova abordagem pra melhorar a e-saúde através de um gerenciamento de dados melhorado e privacidade dos pacientes.

Apresentamos o FedFisher, um algoritmo inovador para aprendizado federado eficiente.

Uma nova arquitetura avança na detecção de câncer em imagens médicas usando entradas de baixa resolução.

Novos designs buscam melhorar o fluxo sanguíneo nos oxigenadores, diminuindo os riscos de coágulos.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.

Um novo método resolve problemas em modelos de machine learning sem perder a precisão.

Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.

Estudo aponta riscos de contaminação de dados em modelos de linguagem na área da saúde.

Uma nova ferramenta pra entender melhor os movimentos do Parkinson no dia a dia.

Apresentando o CAGE, um método que incorpora causalidade para explicações de IA mais claras.

O MOAgent torna a análise de dados biológicos complexos acessível para os pesquisadores.

Um método pra reduzir o viés em modelos de deep learning existentes usando exemplos mínimos.

Um novo método tem a intenção de reduzir o viés em aprendizado de máquina para fluxos de dados em evolução.

Um novo modelo melhora a fusão de dados e a análise na área da saúde.