Neuste Artikel für CNNs

CC-SAM verbessert die medizinische Bildsegmentierung und steigert die Genauigkeit für eine bessere Patientenversorgung.

Ein Python-Paket, das Forschern bei der effizienten Analyse von Teleskopdaten hilft.

Automatisierte Methoden verbessern die Genauigkeit der Brustkrebsdiagnose durch maschinelles Lernen.

Innovationen im Deep Learning verbessern die Genauigkeit in der medizinischen Bildgebung für bessere Gesundheitsresultate.

In diesem Artikel geht's darum, wie man mit Deep Learning emotionale Reaktionen auf Musik vorhersagen kann.

Fortgeschrittene Techniken nutzen, um Galaxienfusionen in JWST-Bildern zu erkennen.

Forscher nutzen Deep Learning, um Unterschiede zwischen männlichen und weiblichen Vögeln zu erkennen.

LiPCoT wandelt Zeitreihendaten für Anwendungen von Sprachmodellen um.

Dieser Artikel behandelt, wie man maschinelles Lernen nutzen kann, um die Bildqualität bei CT-Scans zu verbessern.

Einsatz von Deep Learning zur Verbesserung der frühen Erkennung von Plattenepithelkarzinomen im Mund.

BBATProt nutzt Deep Learning, um die Genauigkeit der Vorhersage von Protein-Funktionen zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht Fortschritte in der Augenverfolgung mit EEG und Deep-Learning-Techniken.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Segmentierung von Hautläsionen zur frühzeitigen Krebsentdeckung.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Klassifizierung von Gebärmutterhalskrebs-Bildern erheblich.

Optimiere deinen CNN-Einsatz mit FPGA-Technologie für bessere Leistung.

Entdecke, wie EUIS-Net die Segmentierung von Brustultraschallbildern verbessert, um die Krebsfrüherkennung zu optimieren.

Ein neuer Datensatz zielt darauf ab, die Erkennung von Bangla-Gebärdensprache mit fortschrittlicher Technologie zu verbessern.

KI-Methoden verändern, wie Wissenschaftler molekulare Eigenschaften für verschiedene Anwendungen vorhersagen.

Ein Überblick über die reichen Dialekte des Tamil und Methoden zur Identifikation.

Die Auswirkungen von Transformer-Modellen auf die Erstellung von Radiologieberichten erkunden.

Deep-Learning-Modelle wie U-Net verändern die Zellsegmentierung in Mikroskopiebildern.

KI-Systeme verbessern die Genauigkeit und das Vertrauen in Mammografien durch effektive Interpretationsmethoden.

Ein neuer Datensatz verbessert die Sonarbilderkennung für die Erkennung von Unterwasserobjekten.

Wir stellen LoG-VMamba für verbesserte medizinische Bildsegmentierung vor.

ResEmoteNet verbessert, wie Maschinen Gesichtsausdrücke für verschiedene Anwendungen lesen.

Untersuchen, wie Deep Learning die Genauigkeit von Erdbebenprognosen verbessert.

Hier ist LSSF-Net, ein leichtgewichtiges Modell für präzise Hautläsionssegmentierung.

TBConvL-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Segmentierung von medizinischen Bildern.

K-Origins verbessert die Farbewertung in neuronalen Netzwerken für eine bessere Bildanalyse.

Neuer Datensatz und Modell verbessern die Objekterkennung in Innenräumen.

MobileUNETR bietet eine verbesserte Hautkrebsdiagnose durch fortschrittliche Bildsegmentierung.

Dieses Projekt untersucht KI-Methoden für eine effizientere Müllklassifizierung.

Neue Methode verbessert die Modellierung des Fluidflusses mit begrenzten und verrauschten Messungen.

Eine Methode, die CNNs dabei hilft, sich auf wichtige Bereiche im Bild zu konzentrieren für bessere Entscheidungsfindung.

Das GRAND-Projekt konzentriert sich darauf, Luftschauer von hochenergetischen Neutrinos mit autonomen Auslösern zu erkennen.

Methoden erkunden, um die Bildqualität zu verbessern, die durch atmosphärische Turbulenzen beeinträchtigt wird.

Eine neue Methode zum Trainieren von CNNs direkt auf mobilen und Edge-Geräten.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit der Ultraschallbildgebung während der Geburtsüberwachung.

Eine praktische Methode zur Erkennung von Gewalt in öffentlichen Räumen mithilfe fortschrittlicher Videoanalyse.

Ein System, das Deep Learning nutzt, um gewalttätige Handlungen in Videoaufnahmen zu erkennen.