Unifier les Grands Modèles de Langage et les Graphiques de Connaissances : Une Feuille de Route

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
grands modèles de langage   graphes de connaissances   traitement du langage naturel   pré-formation générative   raisonnement bidirectionnel   intelligence artificielle  

Modèles de Langage Unifiés et Graphes de Connaissance Contexte Ces dernières années, le domaine du traitement automatique du langage naturel et de l’intelligence artificielle a vu émerger de nombreux résultats de recherche, parmi lesquels les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) tels que ChatGPT et GPT-4 se sont disting...

Infomax Graphiques Relationnels Profonds pour le Complètement de Graphes de Connaissances

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
incorporation de graphes de connaissances   maximisation de l'information mutuelle   réseaux d'attention graphique   complètement des graphes de connaissances   intelligence artificielle  

Knowledge Graph (KG) embedding technique est un sujet de recherche important dans le domaine de l’intelligence artificielle, principalement utilisé pour l’acquisition de connaissances et l’extension du graphe de connaissances. Bien que de nombreuses méthodes basées sur l’intégration de graphes aient été proposées ces dernières années, elles se conc...

Classification des lésions mammaires basée sur l'intelligence artificielle à partir de la mammographie avec contraste : une étude multicentrique

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Analyses médicales, Imagerie médicale, Oncologie,
lésions mammaires   intelligence artificielle   diagnostic   mammographie   apprentissage profond  

Voici la traduction française complète du rapport, tout en conservant le formatage Markdown et les marqueurs originaux: Étude multicentrique sur la classification des lésions mammaires basée sur l’intelligence artificielle Dans le domaine du cancer du sein, un diagnostic précoce est essentiel pour améliorer l’efficacité du traitement et le taux de ...

Prédiction du contrôle local basé sur la radiomique chez les patients atteints de métastases cérébrales après radiothérapie stéréotaxique postopératoire

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Neurochirurgie, Imagerie médicale, Oncologie,
radiomique   apprentissage automatique   prédiction de l'échec local   métastases cérébrales   intelligence artificielle  

Application de la radiomique dans la prédiction du contrôle local après radiothérapie stéréotaxique postopératoire chez les patients ayant des métastases cérébrales Contexte académique Les métastases cérébrales (Brain Metastases, BMs) sont les tumeurs cérébrales malignes les plus courantes, leur incidence dépassant largement celle des tumeurs céréb...

Un nouveau pipeline de segmentation d'image basé sur CNN pour la modélisation de la stimulation de la moelle épinière féline individualisée

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Sciences de la vie, Génie biologique,
stimulation de la moelle épinière   apprentissage automatique   segmentation automatique   recrutement axonal   réseau de neurones convolutifs   intelligence artificielle  

Pipeline de segmentation d’images basée sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la modélisation de stimulation individualisée de la moelle épinière féline Contexte et motivation de la recherche La stimulation de la moelle épinière (Spinal Cord Stimulation, SCS) est une méthode thérapeutique largement utilisée pour la gestion de la douleu...

Classificateur de l'AVC : Classification de l'étiologie de l'accident vasculaire cérébral ischémique par modélisation par consensus d'ensemble utilisant des dossiers de santé électroniques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Santé environnementale et publique, Neurologie,
AVC   apprentissage automatique   intelligence artificielle   classification de l'étiologie   dossiers de santé   précision diagnostique   prévention secondaire  

StrokeClassifier : Un outil d’intelligence artificielle pour la classification étiologique des AVC ischémiques basé sur les dossiers de santé électroniques Contexte du projet et motivation de la recherche La reconnaissance de l’étiologie des accidents vasculaires cérébraux (notamment les accidents ischémiques aigus, AIS) est cruciale pour la préven...