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新型LMV-Net模型利用纵向乳腺X线摄影数据改进乳腺癌风险预测
研究人员开发了LMV-Net，一种利用纵向乳腺X线摄影数据预测乳腺癌风险的新型深度学习模型。该模型在一个明确对齐的纵向框架内联合分析互补的CC和MLO视图，解决了先前方法仅使用单一视图或缺乏明确时间对齐的局限性。在公共数据集上的评估显示，LMV-Net的性能持续优于现有方法，凸显了其在增强风险分层和个性化筛查方面的潜力。
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AI改进跨数据集的乳腺钼靶钙化分类
研究人员开发了一个新框架，以提高AI模型在不同数据集和设备上对乳腺钼靶图像中的乳腺钙化进行分类的准确性。该系统利用无监督域自适应和AdaIN、CycleGAN等风格迁移模型，生成多样化的训练数据，而无需新的标注。这种方法结合Swin Transformer V2分类器，在外部数据集上展示了改进的性能，提高了钙化分类的AUC分数。
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Agentic AI 将通过基于模型的设计开发嵌入式系统
Agentic AI 系统可用于通过基于模型的设计方法开发嵌入式系统。此方法利用 AI 代理来简化开发过程，有可能提高创建复杂嵌入式系统的效率和能力。将 AI 代理与 MATLAB 和 Simulink 等工具集成被视为实现这一目标的一种途径。
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人工智能集成挑战自主系统的安全性、可靠性和认证
一篇新论文讨论了在集成人工智能和机器学习组件的自主系统中确保可靠性所面临的挑战。由于人工智能的不可预测性，传统的安全、安保和可靠性方法已不足以应对。该论文探讨了新的方法和框架，以弥合人工智能创新与可认证的系统级可靠性需求之间的差距。