4157 artículos
Este artículo presenta el Prompting Extendido Empático, un marco de trabajo en tiempo real que integra descriptores afectivos faciales en las interacciones con Modelos de Lenguaje de Gran Escala para mejorar la inteligencia emocional percibida y la capacidad de respuesta al estado de ánimo sin comprometer la usabilidad ni desencadenar percepciones de extrañeza.
Este artículo evalúa un sistema multiagente modular basado en LLM para el acceso a información de fabricación, encontrando que, si bien los modelos de primer nivel superan a los usuarios humanos promedio en precisión y velocidad en tareas de trazabilidad bajo condiciones de datos específicas, la efectividad del sistema sigue siendo condicional a la selección del modelo, la calidad de los datos y el diseño de los prompts, lo que requiere una supervisión humana continua.
Este artículo presenta una red de extracción de características multiescala y ligera que permite el control de gestos manuales en tiempo real y con alta precisión para UAV con recursos limitados, mediante el empleo de una arquitectura de submuestreo de tres etapas y un módulo híbrido que combina convoluciones dilatadas en paralelo con un modelo de espacio de estados selectivo.
Este estudio propone el Índice de Calidad de Detección de Anomalías Marítimas (MADQI, por sus siglas en inglés), un novedoso marco de evaluación compuesto que aborda la falta de datos etiquetados en la detección de anomalías de AIS no supervisada mediante la integración del análisis geoespacial con cuatro métricas específicas para evaluar robustamente el rendimiento del modelo para una monitorización oceánica mejorada y una gobernanza sostenible.
Este artículo propone ADDETECTOR, un sistema de detección de la enfermedad de Alzheimer seguro y preciso para el cuidado inteligente de personas mayores que integra la mejora de características lingüísticas basadas en temas con un mecanismo de privacidad diferencial dinámica para superar los desafíos de baja precisión y filtración de privacidad, demostrando un rendimiento superior en el conjunto de datos ADReSS.
Este artículo presenta un enfoque impulsado por IA para la segmentación y visualización 3D automatizada de 11 estructuras anatómicas en el antebrazo inferior, con el objetivo de mejorar la competencia en la ecografía musculoesquelética y servir como herramienta de enseñanza a pie de cama.
Este artículo propone un marco basado en blockchain que utiliza tokens no fungibles (NFT), contratos inteligentes y técnicas criptográficas para permitir la propiedad verificable, el acceso controlado y la auditoría forense de conjuntos de datos médicos cifrados, abordando así las barreras del intercambio de datos en la investigación biomédica.
Este artículo propone una cascada de aprendizaje profundo unificada de dos etapas que utiliza un modelo EfficientNetV2-S con pérdida asimétrica para detectar 28 enfermedades retinianas del conjunto de datos RFMiD y, posteriormente, emplea una compuerta consciente de la incertidumbre calibrada mediante Platt para dirigir los casos positivos de retinopatía diabética a una segunda etapa para la gradación de severidad ordinal en el conjunto de datos APTOS-2019, logrando un alto rendimiento al tiempo que aborda la degradación significativa en la precisión del reconocimiento causada por la coocurrencia de múltiples enfermedades.
El artículo propone EBC-FL, un marco de aprendizaje federado de cerebro-cerebelo encarnado para redes inalámbricas de baja altitud asistidas por satélite que optimiza el compromiso entre la fiabilidad crítica para la seguridad, la conciencia semántica y el volumen de carga mediante la integración de memoria semántica basada en tierra, coordinación de satélites MEO y políticas locales ligeras.
PhenoAgent es un marco de trabajo de LLM agéntico y preservador de la privacidad que utiliza la descomposición de consultas estructuradas, la autocorrección y el consenso multimodelo para extraer con precisión fenotipos clínicos de registros electrónicos de salud en texto libre, superando significativamente a los modelos base tradicionales y equiparándose al rendimiento de los médicos en conjuntos de datos de hospitales japoneses.