Eine kürzlich veröffentlichte Studie im Journal Radiology untersucht die Leistung eines vollautomatischen Deep-Learning (DL)-Modells zur Erzeugung deterministischer Ergebnisse zur Identifizierung klinisch signifikanter Prostatakrebsarten (csPCa). Prostatakrebs ist weltweit die zweithäufigste Krebserkrankung bei Männern. Zur Diagnose von csPCa wird häufig die multiparametrische ...
Diese Studie nutzt einen öffentlich zugänglichen Datensatz des University of Oxford (UO) Repositoriums in Zusammenarbeit mit dem National Canter for Voice. Der Datensatz umfasst Sprachaufnahmen von 31 Personen: 23 mit der Parkinson-Krankheit (PD) diagnostiziert und 8 gesunden Kontrollpersonen (AC). Die ...
In jüngsten Berichten in den Medien über die neuesten Chatbots, die menschenähnliche Texte als Reaktion auf Benutzerfragen generieren können, wurde die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einem breiten Publikum bekannt gemacht. Die Möglichkeiten dieses Bereichs gehen jedoch weit über die Textgenerierung und ...
Die weitreichenden Auswirkungen des vom Menschen verursachten Klimawandels haben sich in Form einer Zunahme der Häufigkeit und Intensität von Extremereignissen wie Überschwemmungen, Tornados, Hurrikans und Tsunamis gezeigt. Trotz des wachsenden Klimarisikos hat sich die globale Anpassungsfähigkeit an Katastrophen nicht entsprechend ...
Ein Team des MIT hat Tests vorgeschlagen, um die Sehfähigkeiten von Sprachmodellen zu überprüfen. Dies beinhaltet die Fähigkeit, Codes für komplexe visuelle Konzepte zu schreiben, visuelle Konzepte aus Code zu erkennen und Rendering-Codes mit reinem Text-Feedback zu korrigieren. Die Forscher ...
Entwicklung eines Deep-Learning-Algorithmus zur Erkennung unerwarteter Gravitationswellen-Ereignisse
In dem Artikel wird diskutiert, wie Wissenschaftler sich bisher auf theoretische Vorhersagen verlassen haben, um Gravitationswellen zu entdecken, anstatt alle vorbeigehenden Wellen zu erfassen. Ein Team von Physikern hat nun ein rechnerisches Modell vorgestellt, das alle an der Erde vorbeigehenden ...
Die vorgeschlagene Pipeline für die Detektion von Homologen basiert auf der Kodierung von Proteinsequenzen in dichte Einbettungsvektoren, deren Ähnlichkeit auf effektive Weise berechnet werden kann. Mit Hilfe eines Proteinsprachmodells und kontrastiven Lernens wird der Sequenz-Encoder trainiert, um reichhaltige ko-evolutionäre und ...
Forscher der University of Massachusetts Amherst und des Healthcare-KI-Unternehmens Mendel haben einen Rahmen für die Erkennung von Halluzinationen in KI-generierten medizinischen Zusammenfassungen veröffentlicht. Die Einbindung von KI in die Gesundheitsbranche erregt weiterhin Aufmerksamkeit, da Interessengruppen Wege zur Verbesserung der Genauigkeit, ...
Eine retrospektive Studie legt nahe, dass ein Deep-Learning-Modell genauso effektiv wie Radiologen bei der Erkennung von klinisch signifikantem Prostatakrebs in der multiparametrischen MRT ist. Sowohl auf einem internen Testset mit 400 Untersuchungen als auch auf einem externen Testset mit 204 ...
Dieser Abschnitt befasst sich mit verschiedenen Verteidigungsmechanismen zur Erkennung von DDoS-Angriffen und betont die Bedeutung statistischer, maschineller Lern-, Deep-Learning- und Blockchain-Ansätze. Die Literaturübersicht zu Techniken zur Erkennung und Abwehr von DDoS-Angriffen folgt den in der Einleitung aufgeführten methodischen Ansätzen und ...