L'IA générative pour la synthèse d'images scintigraphiques osseuses et l'amélioration de la généralisation des modèles d'apprentissage profond dans des environnements limités en données

Application révolutionnaire de l’intelligence artificielle générative en médecine nucléaire : exploration du potentiel des images synthétiques de scintigraphie osseuse et de leur utilisation dans l’apprentissage profond Contexte et problématique de recherche Ces dernières années, le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) a conduit...

EfficientDeRain+: Apprentissage du filtrage sensible à l'incertitude via l'augmentation RainMix pour un dépluvage à haute efficacité

Méthode efficace de dépluvage d’image : réseau profond optimisé pour un dépluvage rapide avec augmentation de données Contexte Les conditions pluvieuses affectent significativement la qualité des images et vidéos capturées par les systèmes de vision par ordinateur, avec des artefacts tels que des gouttes ou des traînées de pluie qui perturbent les ...

Atténuation des biais sociaux des modèles de langue pré-entraînés via un auto-désanoblissement contrastif avec une double augmentation de données

Introduction : Actuellement, les modèles de langue pré-entraînés (PLM) sont largement utilisés dans le domaine du traitement du langage naturel, mais ils ont le problème d’hériter et d’amplifier les préjugés sociaux présents dans les données d’entraînement. Les préjugés sociaux peuvent entraîner des risques imprévisibles lors de l’application réell...