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Cet article introduit l'Empathic Extended Prompting, un cadre en temps réel qui intègre des descripteurs affectifs faciaux dans les interactions avec les grands modèles de langage afin d'améliorer l'intelligence émotionnelle perçue et la réactivité à l'humeur sans compromettre l'utilisabilité ni déclencher de perceptions d'étrangeté.
Cet article évalue un système multi-agents modulaire basé sur les LLM pour l'accès aux informations de fabrication, concluant que si les modèles de premier plan surpassent les utilisateurs humains moyens en termes de précision et de rapidité sur les tâches de traçabilité sous des conditions de données spécifiques, l'efficacité du système demeure conditionnée par la sélection du modèle, la qualité des données et la conception des requêtes, nécessitant ainsi une supervision humaine continue.
Cet article présente un réseau d'extraction de caractéristiques multi-échelles et léger qui permet un contrôle par gestes de la main en temps réel et de haute précision pour les drones à ressources limitées, en employant une architecture de sous-échantillonnage à trois étapes et un module hybride combinant des convolutions dilatées parallèles avec un modèle d'espace d'état sélectif.
Cette étude propose l'indice de qualité de la détection d'anomalies maritimes (MADQI), un nouveau cadre d'évaluation composite qui répond au manque de données étiquetées dans la détection d'anomalies AIS non supervisée en intégrant l'analyse géospatiale à quatre mesures spécifiques afin d'évaluer de manière robuste la performance des modèles pour une surveillance océanique améliorée et une gouvernance durable.
Cet article propose ADDETECTOR, un système de détection de la maladie d'Alzheimer sécurisé et précis pour les soins intelligents aux personnes âgées, qui intègre l'amélioration des caractéristiques linguistiques basées sur les thèmes avec un mécanisme de confidentialité différentielle dynamique afin de surmonter les défis de faible précision et de fuite de confidentialité, tout en démontrant une performance supérieure sur l'ensemble de données ADReSS.
Cet article présente une approche pilotée par l'IA pour la segmentation et la visualisation 3D automatisées de 11 structures anatomiques de l'avant-bras inférieur, visant à améliorer la maîtrise de l'échographie musculosquelettique et à servir d'outil d'enseignement au chevet du patient.
Cet article propose un cadre basé sur la blockchain utilisant des jetons non fongibles (NFT), des contrats intelligents et des techniques cryptographiques pour permettre la vérification de la propriété, le contrôle de l'accès et l'audit médico-légal de jeux de données médicales cryptés, répondant ainsi aux barrières du partage de données dans la recherche biomédicale.
Ce document propose une cascade d'apprentissage profond unifiée en deux étapes qui utilise un modèle EfficientNetV2-S avec une perte asymétrique pour détecter 28 maladies rétiniennes à partir de l'ensemble de données RFMiD, puis emploie une porte sensible à l'incertitude calibrée par la méthode de Platt pour acheminer les cas positifs à la rétinopathie diabétique vers une seconde étape pour la gradation de la sévérité ordinale sur l'ensemble de données APTOS-2019, atteignant ainsi une performance élevée tout en traitant la dégradation significative de la précision de reconnaissance causée par la cooccurrence de maladies multiples.
Le document propose EBC-FL, un cadre d'apprentissage fédéré cerveau-cervelet incarné pour les réseaux sans fil à basse altitude assistés par satellite, qui optimise le compromis entre la fiabilité critique pour la sécurité, la conscience sémantique et le volume de téléchargement en intégrant une mémoire sémantique terrestre, une coordination par satellite MEO et des politiques locales légères.
PhenoAgent est un cadre d'agent LLM respectueux de la vie privée qui utilise la décomposition de requêtes structurées, l'autocorrection et le consensus multi-modèles pour extraire avec précision des phénotypes cliniques à partir de dossiers de santé électroniques en texte libre, surpassant de manière significative les références traditionnelles tout en égalant la performance des médecins sur des ensembles de données hospitalières japonaises.