País de los laboratorios · puesto 6 mundial
Investigación en IA: Canadá
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Esta página solo cubre los 3159 artículos con al menos un laboratorio atribuido a este país, entre el 27 de octubre de 2025 y el 18 de agosto de 2026. No es toda la producción del país.
Se trata del país del laboratorio, nunca de la nacionalidad de las personas. Un artículo cofirmado desde varios países cuenta en cada uno de ellos. La cobertura es parcial y el vacío no es aleatorio: un investigador cuya institución se desconoce suele publicar poco, lo que sobrerrepresenta a los laboratorios consolidados.
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En qué trabaja este país: Canadá
Los temas y asuntos no se inventan aquí: cada artículo se vincula a la clasificación de OpenAlex, el catálogo abierto que indexa la investigación científica mundial (jerarquía dominio › campo › tema › asunto). Haz clic en un tema para desglosarlo en sus principales asuntos.
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Asuntos procedentes de la clasificación científica de OpenAlex.
Multimodal Machine Learning Applications
Visión
Large Language Models
IA
Generative Adversarial Networks and Image Synthesis
Visión
Adversarial Robustness in Machine Learning
IA
Reinforcement Learning in Robotics
IA
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
IA
Domain Adaptation and Few-Shot Learning
IA
Advanced Neural Network Applications
Visión
Proyecciones 2D de los embeddings
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Los 58 artículos de este país presentes en la muestra de 2 000 artículos proyectados. Dos artículos próximos en el mapa tienen contenido próximo: los grupos muestran qué familias de investigación ocupa realmente este país.
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| GenRouter: Unified Workflow Routing for Agentic Image Generation 18 de agosto de 2026 | The rapid evolution of text-to-image (T2I) generation models has effectively solved the foundational challenge of raw pixel synthesis, shifting the community's focus toward… | Visión | Generative Adversarial Networks and Image Synthesis |
| Semantic Bandits: In-Context Exploration-Exploitation is Biased by Semantic Priors 18 de agosto de 2026 | Large language models (LLMs) are increasingly deployed as decision-making agents in settings that require sophisticated environmental exploration. However, existing work has… | Health Informatics | Artificial Intelligence in Healthcare and Education |
| Concept-based explanation of gene expression prediction from H&E images 18 de agosto de 2026 | Recent advances in pathology foundation models have enabled accurate prediction of spatial transcriptomics (ST) from routine H&E images. However, existing explainability methods… | IA | AI in cancer detection |
| Ultra: Unsupervised Cross-Task Optimization for Reliable Restoration Segmentation Collaboration under Adverse Weather 18 de agosto de 2026 | Unsupervised Domain Adaptation for Adverse Weather Semantic Segmentation (UDA-ASS) aims to transfer semantic knowledge from labeled normal-weather images to unlabeled adverse… | IA | Domain Adaptation and Few-Shot Learning |
| CoM$^3$eT: A foundation model for medical image analysis through federated, multidimensional context integration 18 de agosto de 2026 | Medical foundation models improve generalization when training AI models with limited labeled data, but remain confined to a single specialty, such as pathology or radiology, and… | IA | AI in cancer detection |
| Ask to Be Sure: Informative Interactions for Confident Multi-Turn LLM Recommendation 18 de agosto de 2026 | Recent advances in large language models (LLMs) have enabled their use as conversational recommender systems (CRS), demonstrating strong recommendation accuracy and natural… | Sist. de info. | Recommender Systems and Techniques |
| MicroVerse: An Instrument for Measuring Self-Authored Identity Drift in Long-Horizon Multi-Agent Language-Model Simulations 18 de agosto de 2026 | Long-horizon, multi-agent language model (LM) simulations are widely proposed for studying social behavior, yet instruments to measure whether persona-conditioned agents maintain… | Cultural Studies | Language and cultural evolution |
| SAGE-OR: Semi-supervised Adaptive Scene Graph Generation for Operating Rooms 18 de agosto de 2026 | Current surgical scene graph generation methods depend on dense multi-modal supervision and specialized hardware (synchronized RGB-D sensors, calibration rigs), making dataset… | Visión | Multimodal Machine Learning Applications |
| SOS! : A Streamlined Object-Conditional Transformer for Model-free Segmentation 18 de agosto de 2026 | Foundation segmentation models excel at generating high-quality, class-agnostic masks, but they struggle to associate these proposals with specific target objects. This semantic… | Visión | Advanced Neural Network Applications |
| FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making 18 de agosto de 2026 | Lung cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, and Computed Tomography (CT) is a primary imaging tool for screening and followup assessment.… | Pulmonary and Respiratory Medicine | Lung Cancer Diagnosis and Treatment |
| Benchmarking Frontier Text-to-Image Models on Image-Description Prompts 18 de agosto de 2026 | Text-to-image models are typically reported on average-case prompts, which understates the gap between systems on compositionally demanding requests involving precise object… | Visión | Multimodal Machine Learning Applications |
Países de los laboratorios - últimos 90 días
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- Estados Unidos38 % · 26.375 artículos
- China33 % · 22.828 artículos
- Reino Unido7,5 % · 5251 artículos
- Alemania7,2 % · 4984 artículos
- India4,6 % · 3181 artículos
- Canadá4,5 % · 3159 artículos
- Francia4,1 % · 2865 artículos
- Corea del Sur4,1 % · 2859 artículos
- RAE de Hong Kong (China)3,2 % · 2247 artículos
- Japón3,2 % · 2234 artículos
- Australia3,1 % · 2160 artículos
- Italia2,9 % · 1987 artículos
- Singapur2,8 % · 1952 artículos
- Suiza2,3 % · 1611 artículos
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Sobre 69.649 artículos con al menos un laboratorio localizado, es decir 76 % de los 91.354 artículos completamente procesados entre 27 de octubre de 2025 y 21 de agosto de 2026. 167 países representados.
Se trata del país del laboratorio, nunca de la nacionalidad de las personas. Un artículo firmado desde varios países cuenta para cada uno de ellos, por lo que las partes suman más del 100 %. La cobertura es parcial y el vacío no es aleatorio: un investigador cuya institución se desconoce suele publicar poco, lo que sobrerrepresenta a los laboratorios consolidados.
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