Neuste Artikel für Faltungsneuronale Netzwerke

Maschinelles Lernen verbessert die frühe Erkennung der Melanomdicke durch Dermoskopie-Bilder.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen bei der Diagnose von melanocytären Atypien hilft.

Vorstellung einer Methode für schnelle Video-Klassifizierungen basierend auf der Analyse von frühen Frames.

Forscher nutzen multimodales Deep Learning, um die Identifizierung von Radiostrahlenquellen zu verbessern.

Eine Übersicht über Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von Verkehrsunfällen und Verbesserung der Verkehrssicherheit.

Forschung zur Verbesserung des Wissensaustauschs in ressourcenlimitierten Smart Devices.

Neurale Netzwerke auf FPGAs nutzen, um die Zuverlässigkeit der Hochgeschwindigkeitskommunikation zu verbessern.

GRACE bietet verbesserte Methoden zur Erkennung von DeepFake-Videos unter schwierigen Bedingungen an.

Ein Blick darauf, wie man Deep-Learning-Modelle für effizientere Bildverarbeitung verbessern kann.

KANs verbessern die Bildanalyse und Klassifizierung, während sie weniger Ressourcen verbrauchen.

Das GCF-Modell verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Gesichtsausdrücken durch innovative Deep-Learning-Techniken.

Neues KI-Tool hilft Tierärzten bei der Diagnose von Herzkrankheiten bei Hunden.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Klassifizierung von Hautkrankheiten.

Eine Studie über das Energieverhalten in tiefen Lernnetzwerken zur Verbesserung der Signal Analyse.

Untersuchung von KI-Modellen zur effektiven Klassifizierung von Softwareprotokollen in Telekommunikationsnetzen.

Forschung untersucht den Zusammenhang zwischen Emotionen und Sinneserlebnissen in Kunstwerken.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit in der medizinischen Bildanalyse mit begrenzten Daten.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Vorhersage dynamischer Verhaltensweisen mithilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning.

Eine Methode zum Sichern von Bildern durch fortgeschrittene Verschlüsselungstechniken.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Analyse der kosmischen Mikrowellenhintergrundstrahlung verbessert.

Fortgeschrittene Methoden nutzen, um Pflanzenarten durch Fernerkundungsdaten zu identifizieren.

Dieser Artikel untersucht, wie neuronale Netzwerke Daten durch ihre Darstellungen verarbeiten.

GPC bietet ein einheitliches Modell für mehrere Aufgaben der Pathologieklassifikation an.

Entdecke, wie maschinelles Lernen bei der Analyse von Top-Quarks hilft.

Mit Deep Learning die Erkennung von Augenerkrankungen verbessern, die mit Diabetes verbunden sind.

Ein Modell sagt vorher, wie Flüssigkeiten sich um verschiedene Formen bewegen, was die Strömungsanalyse verbessert.

Ein hybrides Modell verbessert die Bildrestaurierung mit Spiking- und Convolutional Neural Networks.

Deep Learning vereinfacht die Leistungsanalyse für Kanuslalom-Athleten.

ConvBench bietet eine neue Möglichkeit, die Leistung von Faltung-Algorithmen effektiv zu bewerten.

Neue Techniken verbessern die Standortgenauigkeit von Robotern in Innenräumen mithilfe von Deep Learning.

Forschung verbessert Methoden zur Anfallsvorhersage, um die Sicherheit und Lebensqualität der Patienten zu erhöhen.

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

Die Kombination aus Aktivierungswörtern und Sprechererkennung erhöht die Sicherheit in der Sprachtechnologie.

GroupMamba verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Bildverarbeitung in Aufgaben der Computer Vision.

Diese Studie bewertet CNN- und modifizierte VGG16-Modelle bei Aufgaben zur Emotionserkennung.

Eine Studie darüber, wie CNNs Emotionen durch Bildanalyse erkennen.

Diese Forschung präsentiert ein CNN-Modell, um die Basis und den Exponenten mathematischer Ausdrücke aus Bildern zu erkennen.

Ein hybrides Modell zur effektiven IoT-Eindringungserkennung vorstellen.

Neue Methoden zur medizinischen Bildregistrierung und ihre Effektivität erkunden.

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