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Um estudo mostra os benefícios de um novo aplicativo para monitoramento remoto na reabilitação.

Um método pra proteger redes neurais contra vulnerabilidades na memória.

DDPET-3D melhora imagens de PET com baixa dose pra um diagnóstico melhor.

Usar sensores avançados durante o treinamento ajuda os robôs a realizarem as tarefas melhor.

Esse método identifica anomalias em imagens usando amostras limitadas.

LoRA-Ensemble combina modelos pra ter previsões melhores e gerenciar incertezas.

Um novo método melhora a compreensão das previsões de Redes Neurais Gráficas.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em aprendizado por reforço com restrições.

Um conjunto de dados que facilita a consulta de Registros Eletrônicos de Saúde por meio de linguagem natural.

Analisando problemas que distorcem as métricas de desempenho relatadas em aprendizado de máquina.

O estudo investiga ferramentas de medição de equilíbrio para a recuperação de AVC.

O Cluster ComBat melhora a análise de dados médicos reduzindo o viés de forma eficiente.

Ferramentas de IA melhoram os encaminhamentos de glaucoma e os resultados dos pacientes.

Um novo framework melhora o diagnóstico de transtornos cerebrais através de uma análise de EEG mais aprimorada.

Novo modelo melhora a classificação de doenças usando imagens médicas rotuladas e não rotuladas em quantidade limitada.

Esse artigo fala sobre TULIP, um método pra melhorar a estimativa de incerteza em aprendizado de máquina.

O KG-FIT junta gráficos de conhecimento com as ideias de modelos de linguagem pra ter uma representação de dados mais rica.

Aprenda como o AltGDmin lida com dados ausentes em um ambiente federado.

Integrar IoMT e computação em névoa melhora a gestão de dados de saúde em tempo real.

Um novo método pra melhorar o aprendizado federado através da Modelagem Aditiva Multi-Nível.

Isso explora como abordagens probabilísticas melhoram o aprendizado contrastivo em machine learning.

Entendendo como a persona molda as interações com agentes conversacionais em várias áreas.

Essa pesquisa foca em usar IA pra detecção precoce de doenças da retina.

Um novo método melhora a equidade no aprendizado federado em comunidades diversas.

Um novo framework melhora o aprendizado de máquina a partir de fontes de informação diversas.

Um novo algoritmo melhora os conjuntos de previsão pra uma melhor tomada de decisão pelos especialistas.

Apresentando um método eficaz baseado em árvore para classificação multirrótulo que lida com incertezas.

Nova técnica melhora a precisão na estimativa de pose 3D, mesmo com dados faltando.

Uma nova função de perda melhora dados tabulares sintéticos usando GANs para pesquisa médica.

TGDP melhora a geração de dados em cenários com poucos exemplos de treino.

Analisando a eficácia e o custo de modelos de IA menores em comparação com os maiores.

SGDIR simplifica o registro de imagens pra melhorar a precisão e a eficiência do diagnóstico.

Novo método reduz alucinações em modelos de linguagem que processam imagens e texto.

Método de IA melhora previsões de dose de radioterapia ao estimar incertezas.

Explorando como as relações entre conceitos podem aumentar a transparência dos sistemas de IA.

Os TSRMs oferecem uma nova maneira de analisar dados de séries temporais de forma eficaz.

O BraTS Challenge tá quebrando barreiras na segmentação automatizada de meningiomas usando deep learning.

Um novo padrão para avaliar a justiça em métodos de aprendizado de representação.

Entender e minimizar alucinações em IA pra um desempenho mais confiável.

Uma nova abordagem melhora a fusão de modelos de IA para um desempenho e eficiência melhores.