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Analisando o papel da generalização de domínio na classificação de sinais médicos.

Analisando o uso de Aprendizado Federado para previsão de doenças enquanto garante a privacidade dos dados dos pacientes.

Pesquisadores desenvolvem modelo Cheff para raios-X de tórax sintéticos de alta qualidade.

Métodos pra melhorar a eficiência da rotulagem de dados em projetos de machine learning.

Um novo método pra reconhecer ações usando dados de esqueleto sem rótulos.

Um novo método melhora o controle dos músculos artificiais para um movimento melhor dos dedos.

Estratégias para melhorar o desempenho do modelo em novos ambientes de dados.

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Um novo método melhora a adaptação de domínio não supervisionada na saúde e em outros lugares.

Um novo método para selecionar projeções valiosas em tomografias melhora a qualidade da imagem.

Novo modelo bilíngue melhora o acesso a conselhos médicos para os pacientes.

Novo método melhora a detecção de câncer de pulmão sem precisar de imagens rotuladas.

Um novo método melhora a confiabilidade da imagem médica com a estimativa de incerteza.

Essa pesquisa destaca o impacto das mudanças na prevalência no aprendizado de máquina na saúde.

Um estudo mostra como as pontuações de incompetência podem melhorar a confiabilidade do modelo em ambientes de dados imprevisíveis.

Estudo revela como robôs podem aprender com as técnicas de entrega dos humanos.

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Uma nova abordagem melhora a eficiência na coleta de histórico de pacientes usando IA.

Explorando o papel da IA na análise de exames de pulmão pra um diagnóstico melhor pros pacientes.

Avaliando o desempenho dos modelos GPT no Exame Nacional de Licenciamento Médico do Japão.

Uma análise profunda sobre como melhorar a precisão das previsões do modelo através do NCP.

A pesquisa melhora os modelos de classificação multi-label usando anotações parciais, aumentando a precisão das previsões.

O MONet melhora a precisão e reduz o trabalho na segmentação de lesões pulmonares.

Uma visão geral do processamento de stream e do framework Diba para uma gestão de dados eficiente.

Novo modelo melhora a estimativa de incerteza para tipos de dados complexos.

Uma nova abordagem usando anomalias sintéticas melhora a detecção de irregularidades em imagens médicas.

Analisando como ataques adversariais impactam modelos de segmentação e explorando possíveis defesas.

Este artigo explora um novo método para aprender políticas a partir de dados offline.

Um novo método melhora a segmentação para resultados melhores no tratamento do câncer.

Um olhar sobre como a invariância na aprendizagem melhora os sistemas de reconhecimento de objetos.

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Um estudo mostra que aprendizado profundo pode detectar com precisão fibrilação atrial em gravações de ECG ruidosas.

Máscaras Aprendíveis Esparsas melhoram a eficiência na seleção de características e a precisão do modelo.

Descubra como IoT e aprendizado de máquina podem transformar o atendimento ao paciente e a segurança dos dados.

Uma nova técnica garante a privacidade dos dados em aprendizado de máquina colaborativo.

Um novo modelo melhora a associação de códigos ICD para documentos de saúde franceses.

Analisando IA e aprendizado de máquina na emergência pré-hospitalar.