Apprentissage semi-supervisé informé par les connaissances anatomiques orales pour la segmentation 3D des CBCT dentaires et la détection des lésions

Sciences de l'information, Informatique, Automatique, Médecine, Odontologie, Imagerie médicale,
CBCT dentaire   apprentissage semi-supervisé   détection de lésion   connaissances anatomiques orales   segmentation d'images 3D  

Contexte académique et motivation de la recherche Dans le domaine des soins dentaires, la tomodensitométrie à faisceau conique (CBCT, Cone Beam Computed Tomography) est une technique d’imagerie tridimensionnelle largement utilisée. Le CBCT permet de fournir des images 3D de la cavité buccale, en particulier pour le diagnostic des lésions d’origine ...

Modèle de prédiction de toxicité aquatique multi-tâches basé sur la fusion de caractéristiques multi-niveaux

Chimie, Chimie computationnelle, Chimie de l'environnement, Ingénierie, Génie de l'environnement, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Santé environnementale et publique,
toxicité aquatique   apprentissage profond   modèle multi-tâches   empreintes moléculaires   caractéristiques de graphe moléculaire  

Contexte académique Avec la menace croissante des composés organiques sur la pollution environnementale, il devient crucial d’étudier les réactions toxiques des différents organismes aquatiques à ces composés. Ces recherches non seulement aident à évaluer l’impact écologique potentiel des polluants sur l’écosystème aquatique dans son ensemble, mais...

Machine à État Liquide à Zéro-Shot Basée sur la Mémoire Résistive pour l'Apprentissage de Données d'Événements Multimodaux

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle,
mémoire résistive   apprentissage à zéro-shot   machine à état liquide   données multimodales   matériel neuromorphique   apprentissage basé sur les événements   calcul inspiré du cerveau  

Nouveau système d’apprentissage multimodal d’événements à échantillon zéro piloté par une mémoire résistive : rapport de recherche sur la conception matérielle-logicielle conjointe Contexte académique Le cerveau humain est un réseau de neurones à impulsions (Spiking Neural Network, SNN) complexe, capable d’apprentissage à échantillon zéro (Zero-sho...

Mise à l'échelle efficace des grands modèles de langage avec un mélange d'experts et un calcul analogique en mémoire 3D

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle,
grands modèles de langage   mélange d'experts   calcul en mémoire 3D   efficacité énergétique   accélération matérielle  

Extension efficace des modèles de langage à grande échelle avec un mélange d’experts et le calcul analogique en mémoire 3D Contexte académique Ces dernières années, les modèles de langage à grande échelle (Large Language Models, LLMs) ont démontré des capacités impressionnantes dans le traitement du langage naturel et la génération de texte. Cepend...

Apprentissage multimodal pour la cartographie de la dynamique génotype-phénotype

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Sciences de la vie, Biologie cellulaire, Biochimie, Génie biologique, Génétique,
apprentissage multimodal   relation génotype-phénotype   séquençage d'ARN unicellulaire   apprentissage automatique   hétérogénéité cellulaire  

Apprentissage multimodal pour cartographier la dynamique génotype-phénotype Contexte La relation complexe entre le génotype et le phénotype a toujours été une question centrale en biologie. Le génotype fait référence à l’information génétique d’un organisme, tandis que le phénotype est la manifestation de cette information génétique dans un environ...

Utilisation des données de pharmacovigilance pour prédire les profils de toxicité à l'échelle de la population de l'immunothérapie par inhibiteurs de points de contrôle

Sciences de l'information, Informatique, Médecine, Oncologie, Sciences de la vie, Immunologie,
Pharmacovigilance   Inhibiteurs de points de contrôle   Prédiction de toxicité   Apprentissage profond   Immunothérapie du cancer   Analyse de population   Réseau de convolution graphique dynamique  

Prédiction et surveillance de la toxicité des inhibiteurs de point de contrôle immunitaire : L’application révolutionnaire du framework DysPred basé sur l’apprentissage profond Contexte académique Les inhibiteurs de point de contrôle immunitaire (immune checkpoint inhibitors, ICIs) représentent une avancée majeure dans le domaine de l’immunothérapi...