Neuste Artikel für Deep Learning

Neue Techniken im experimentellen Design und in der Datenanalyse für wissenschaftliche Forschung erkunden.

KI verbessert die frühzeitige Erkennung von kolorektalen Polypen durch fortschrittliche Bildgebungstechniken.

SigDLA kombiniert Deep Learning und Signalverarbeitung für effiziente IoT-Anwendungen.

Die Rolle von Deep Learning bei der Verbesserung der Genauigkeit von Klimadaten bewerten.

Deep-Learning-Techniken zeigen vielversprechende Ergebnisse dabei, die Bauchspeicheldrüse aus CT-Scans zu segmentieren.

DeepClean automatisiert die Erkennung und Korrektur von Bildverzerrungen.

Ein neues Framework verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Polyps in der gastrointestinalen Bildgebung.

KI verändert, wie Herzchirurgie durchgeführt wird, und verbessert die Ergebnisse für die Patienten.

Ein neues Framework schätzt, wie gut Deep Learning Modelle auf verschiedenen GPUs abschneiden.

Ein neues Modell nutzt Deep Learning für eine bessere Leistung bei der Analyse von tabellarischen Daten.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von EEG-Daten in Deep-Learning-Modellen.

Eine neue Methode verbessert die frühe Erkennung von Kaffeerost mit schlecht aufgenommenen Bildern.

Ein neues Erkennungssystem soll Piloten vor Gefahren durch Stromleitungen und Masten schützen.

Neues Modell PIMPNet kombiniert Gehirnscans und Alter für die Alzheimer-Diagnose.

Neue Methoden verbessern die Bildwiederherstellung von Unschärfe mit Deep-Learning-Techniken.

Fortschritte im Deep Learning verbessern die Genauigkeit der Hautkrankheitsdiagnose.

Eine neue Methode verbessert die Netzhautbildgebung für eine bessere Krankheitsdiagnose.

Forschung zeigt, dass aktives Lernen die Fähigkeit von KI verbessert, Augenerkrankungen in OCTA-Bildern zu erkennen.

Ein Blick auf Deep-Learning-Ansätze zur Verbesserung der Vorhersage von Kryptowährungs Preisen.

Neue Techniken verbessern lokale Wettervorhersagen im Zuge des Klimawandels.

Eine neue Methode verbessert die Aktivitätserkennung mit tragbaren Sensoren und KI.

Ein neuer Ansatz zur Schätzung von Schallmerkmalen in schwierigen Umgebungen mit Hilfe von Deep Learning.

Neue Methoden verbessern die multispektrale Bildgebung für die Landwirtschaft und Umweltüberwachung.

Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit der Telefonlokalisierung trotz Geräteunterschieden.

Deep-Learning-Modelle analysieren Sprachaufnahmen, um Ateminsuffizienz zu erkennen und den Sauerstoffgehalt zu schätzen.

Neue Methoden verbessern die Fähigkeiten und Entscheidungsfindung von animierten Charakteren im Tischtennis.

Neue Modelle verbessern die Vorhersagen zur Effizienz von Batterielektrolyten.

Eine neue Methode verbessert die sichere Datenanalyse und schützt dabei die Privatsphäre.

Neue Methoden verbessern die Kartierung von tropischen Wäldern mit fortschrittlichen Bildgebungstechniken.

Maschinelles Lernen bietet neue Methoden für schnellere und genauere Erkennung von Cybersecurity-Bedrohungen.

Untersuchen, wie der Domain-Shift das Deep Learning bei der Identifizierung von Pflanzenerkrankungen beeinflusst.

In diesem Artikel geht's darum, Stabilitätszahlen in Graphen mit Hilfe von konvolutionalen neuronalen Netzen vorherzusagen.

Eine Studie, die maschinelles Lernen-Modelle vergleicht, um Schwachstellen in C/C++-Code zu bewerten.

Astronomen verbessern Rotverschiebungsmessungen mit Machine-Learning-Techniken für klarere kosmische Einsichten.

Deep Transfer Learning verbessert 3D-Punktwolkenanwendungen in verschiedenen Branchen.

TransRx verbessert die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Netzwerken für sicheres Fahren.

Dieser Artikel untersucht, wie man inverse Probleme mit fortschrittlichen Modellen und Techniken löst.

CAReLU verbessert das Lernen, indem es positive und negative Werte in Deep-Learning-Modellen ausbalanciert.

Die LIP-CAR-Methode verringert den Einsatz von Kontrastmitteln und verbessert gleichzeitig die Bildqualität.

Neue Deep-Learning-Methode verbessert die Analyse von Porenfehlern in Metallpulvern.