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使用 EVINCE 框架确保医疗领域的地面真实性
EVINCE 是一个使用多个大型语言模型在结构性辩论框架下，通过信息二元性的熵变化，旨在改善诊断准确性并纠正误诊和最小化训练数据错误的系统。经验研究验证了 EVINCE 在实现设计目标方面的有效性。
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a month ago
用局部扩散解决图像翻译中的结构幻觉
通过局部超出分布区域划分和分离图像生成过程，本研究提出了一个无需训练的扩散模型，有效减少图像幻觉和误诊，减少真实世界医学和自然图像数据集中的误诊率分别达到 40% 和 25%，同时与各种预训练的扩散模型兼容。
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3 months ago
通过可视化动态风险评估理解深度学习对抗性示例的防御
近年来，深度神经网络模型在各个领域取得了许多进展，但是它们也开始在风险关键任务中使用。模型的误诊可能导致严重事故甚至死亡。这引起了研究人员对这些模型的攻击进行研究，发现了一长串的漏洞，所以每个模型都应该进行防护。对抗性示例攻击是研究人员中广
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5 months ago
机器学习：从胸部 X 射线片中分割肺部异常
CheX-nomaly 模型通过对比学习方法和病变框解关联来显著提高胸部异常定位模型的泛化能力，并引入新的损失技术来增强 U-net 模型在边界框分割上的性能，从而为胸部疾病诊断的精确性提供了有前景的解决方案，特别关注减少医疗保健中视觉错误
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8 months ago
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