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Este estudo usa aprendizado profundo e aprendizado por transferência para pontuação de HER2 no câncer de mama.

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Aprendizado Federado e IA Explicável garantem práticas de dados seguras e claras.

Novos métodos simplificam os laudos de radiografia de tórax para melhorar o diagnóstico dos pacientes.

Analisando os riscos e defesas dos Modelos de Linguagem Multimodais em IA.

Esta pesquisa destaca métodos inovadores para privacidade em aprendizado de máquina colaborativo.

Novas ferramentas de IA têm como objetivo ajudar a identificar lesões no mediastino anterior em tomografias.

As ferramentas de IA podem ajudar os médicos no atendimento aos pacientes e na tomada de decisões.

pcaGAN oferece soluções inovadoras pra melhorar a recuperação de imagens a partir de dados ruidosos.

Este estudo avalia o aprendizado zero-shot e few-shot em aplicações clínicas.

FisherMask melhora modelos de aprendizado profundo priorizando amostras de dados essenciais.

Um novo método melhora a precisão e transparência no diagnóstico de lesões de pele para os médicos.

O treinamento de IA com imagens artificiais melhora a precisão da imagem médica.

Um framework unificado pra melhorar a explicabilidade de modelos de machine learning.

Uma nova abordagem melhora como os computadores aprendem com a experiência.

Novo método melhora a qualidade das imagens de PET scan para diagnósticos mais precisos.

Um olhar sobre métodos de comunicação segura, incluindo transferência quântica irreconhecível.

A combinação de imagens de PET e CT melhora a clareza e reduz os riscos de radiação.

A equipe BeeManc usou modelos avançados pra simplificar textos médicos complexos na PLABA-2024.

Aprenda como lidar com barulho nos rótulos em machine learning pra ter uma precisão melhor.

Combinando aprendizado federado e GNNs pra uma avaliação de AVC melhorada, garantindo a privacidade do paciente.

Um novo método mistura eficiência e precisão no Aprendizado Federado.

Um novo conjunto de dados ajuda na melhor análise de imagens médicas e na compreensão da incerteza.

ProP oferece uma maneira eficaz de detectar ataques camuflados em modelos de aprendizagem de máquina.

Esse artigo revisa estratégias pra melhorar o aprendizado profundo em diferentes contextos de imagem médica.

Pesquisadores melhoram o controle de robôs macios com técnicas inovadoras de neuroevolução.

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Novas técnicas ajudam a detectar problemas de visão em bebês prematuros.

Um guia pra entender o desempenho de modelos de IA usando o framework FEET.

Descubra como o TRACE melhora as avaliações de saúde com integração de dados avançada.

Analisando estratégias pra melhorar a confiabilidade do deep learning contra ameaças adversariais.

A LAMINAR traz jeitos novos de organizar e entender dados complexos.

Um novo sistema tem como objetivo aumentar a transparência da IA em áreas críticas como a saúde.

Usando aprendizado de máquina pra avaliar os movimentos dos bebês e ter insights sobre o desenvolvimento deles.

A MCCE oferece soluções para os desafios de dados ausentes nas explicações dos modelos.

Um novo método revela o movimento dos tecidos em tempo real usando tecnologia de ressonância magnética.

Pesquisadores desenvolveram um novo método para analisar imagens cerebrovasculares usando dados rotulados e não rotulados.