2332 papers
Dit artikel stelt MASS-ScanDMM voor, een methode voor het voorspellen van scanpaden in panoramische afbeeldingen die mechanismen voor Multiple Attention Scene Perception (MASP) en Spherical Information Enhancement Perception (SIEP) integreert om superieure nauwkeurigheid en generalisatie over meerdere datasets te bereiken.
Het artikel introduceert BiasZero, een op eerlijkheid gericht framework voor extractieve tekstsamenvatting dat multidimensionale biasdetectie, contrafactische data-augmentatie en adversariële debiasing integreert om de bias-intensiteit met wel 40% te verminderen, terwijl de hoge kwaliteit van samenvattingen behouden blijft met minder dan 1% ROUGE-degradatie.
Dit artikel stelt een beveiligde, op blockchain gebaseerde federated learning-architectuur voor de gezondheidszorg voor die Attribute-based Access Control integreert met een berekend vertrouwensattribuut en een monitoringsmechanisme om gegevensprivacy te waarborgen en kwaadwillende knooppunten tijdens het delen van modellen te detecteren.
Dit artikel stelt een nieuwe Tensor Erasing-dataaugmentatiemethode voor die de robuustheid en generalisatie van deep learning-modellen voor volledig geautomatiseerde 3D-segmentatie van hersentumoren op MRI verbetert door beeldcorruptie te simuleren via willekeurige voxel-verwijdering, waardoor de uitdaging van schaarse geannoteerde datasets effectief wordt aangepakt.
Dit artikel stelt SOFE voor, een SDN-gebaseerde task offloading-techniek voor Fog-IoEV-netwerken die een binair lineair programmeermodel gebruikt om taaktoewijzing aan fog-nodes of geparkeerde voertuigen te optimaliseren op basis van belasting, mobiliteit, energie en deadlines, waardoor de responstijd wordt verminderd en de levensduur van elektrische voertuigen wordt verlengd in vergelijking met bestaande methoden.
Dit artikel stelt DSA-MERC voor, een betrouwbaar multimodaal model voor conversatie-emotieherkenning dat gebruikmaakt van een tweestaps aandachtmechanisme bestaande uit Bi-Directional MultiAttention en een audio-gestuurd leader-follower netwerk met multi-schaal optimalisatie, naast betrouwbaarheids- en transferleerstrategieën, om multimodale kenmerken effectief te integreren en labelruis te verminderen voor verbeterde nauwkeurigheid en robuustheid.
Dit artikel stelt PerC-SimAM-BGRU voor, een nieuw op MetaFormer gebaseerd framework dat positiebewuste circulaire convolutie en een bidirectionele gated recurrent unit integreert om met een nauwkeurigheid van 99,4% de state-of-the-art detectie van myocardinfarct te bereiken, terwijl de prestaties en computationele complexiteit in evenwicht worden gehouden.
Deze studie integreert standaard bibliometrische analyse met Latent Dirichlet Allocation (LDA) onderwerpmodellering op een gecureerde corpus van 2.631 documenten over AI in de gezondheidszorg van 2017 tot 2025 om de beperkingen van trefwoorden te overwinnen, waarbij een volwassenheidstraject wordt onthuld van klaar voor gebruik zijnde toepassingen naar governance-afhankelijke grenzen zoals grote taalmodellen en uitlegbare AI.
Dit artikel presenteert een op simulatie gebaseerde commando-selectielaag voor quadrupede robots die gerenderde egocentrische weergaven en kandidaat-commando's gebruikt om risico's voor het lichaam op de korte termijn te voorspellen, wat de veiligheid en commando-overeenstemming aanzienlijk verbetert terwijl de voorwaartse progressie behouden blijft zonder afhankelijk te zijn van terreinkaarten of lookahead-rollouts.
Het artikel introduceert CRysTal, een framework voor post-hoc uitleg op neuron-niveau dat activaties van AI-modellen mapt naar gestandaardiseerde klinische terminologie, waarmee een superieure afstemming met radiologieverslagen, verhoogde diagnostische betrouwbaarheid en verbeterde efficiëntie voor artsen wordt aangetoond vergeleken met bestaande uitlegmethoden over meerdere medische beeldvormingstaken heen.