Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Improving Performance, Robustness, and Fairness of Radiographic AI Models with Finely-Controllable Synthetic Data
2025·0 Zitationen·Research SquareOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen0
Zitationen
11
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
La certeza de lo impredecible: Cultura Educación y Sociedad en tiempos de COVID19
2020 · 19.307 Zit.
A Multi-Modal Distributed Real-Time IoT System for Urban Traffic Control (Invited Paper)
2024 · 14.304 Zit.
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
2018 · 8.804 Zit.
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
2021 · 7.412 Zit.
scikit-image: image processing in Python
2014 · 6.848 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
COVID-19 diagnosis using AIArtificial Intelligence in Healthcare and EducationDomain Adaptation and Few-Shot Learning