Neuste Artikel für Faltungsneuronale Netzwerke

Ein neuer Ansatz verbessert die Identifizierung von Personen in Bildern mit fortschrittlicher Merkmalsextraktion.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit von Vorhersagen auf verschiedenen hierarchischen Ebenen.

Eine neue Methode schätzt Betti-Zahlen aus grossen vierdimensionalen Bildern mithilfe von CNNs.

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Spiking Neural Networks durch reduziertes Feuern.

Neue Modelle verbessern die Vorhersagen zum Fortschritt der altersbedingten Makuladegeneration.

Eine neue Methode schätzt die Körperhaltungen von Mäusen aus unlabeled Bildern mithilfe synthetischer Daten.

Ein neuer Ansatz, um visuelle KI gegen natürliche Störungen mit realistischen Objekten zu stärken.

Wir stellen SleepStageNet vor, ein Deep-Learning-Modell zur Analyse von Schlafstadien.

Untersuchen, wie Technologie die Strasseninspektion und -wartung verbessert.

Neue Methode verbessert die Bildklassifizierung durch die Kombination von Texturanalyse und Deep Learning.

Ein neues ConvNet-Design verbessert Flexibilität und Anpassungsfähigkeit durch kontinuierliche Symmetrie.

Computer Vision nutzen, um nützliche Kräuterpflanzen in Indonesien zu identifizieren.

Dieser Artikel untersucht, wie Neuroevolution die Fahrzeugtrajektorievorhersage durch multiobjektive Optimierung verbessert.

QCNNs kombinieren Quantencomputing mit neuronalen Netzen für mögliche Fortschritte in der Datenverarbeitung.

Die Studie nutzt fortgeschrittene Modelle, um starke Linsen zwischen Galaxien zu identifizieren.

Ein Blick auf Methoden zur Vorhersage von zunehmenden Hitzewellen.

Ein Fokus auf Vertrauenswürdigkeit in KI-Systemen für zuverlässige 6G-Kommunikation.

Diese Studie stellt eine Methode für bessere Anomalieerkennung mithilfe von Dimensionsreduktion vor.

Entdecke den Einfluss von stückweise linearen Aktivierungen auf Deep-Learning-Modelle.

Eine neue Methode verbessert die Erklärbarkeit von CNNs in der Qualitätskontrolle in der Produktion.

Dieser Artikel hebt die Rolle des maschinellen Lernens bei der Analyse von Phasenübergängen hervor.

Das räumliche Cross-Skalen-Convolution-Modul verbessert die Effizienz in Bildverarbeitungsmodellen.

Eine neue Netzwerkstruktur verbessert die Objekterkennung mit RGB-D-Bildern.

Eine neue Methode verbessert die Robustheit von Mixture of Experts CNNs gegenüber feindlichen Eingaben.

CASS kombiniert KI-Techniken, um die Gesundheitsanalyse mit begrenzten Daten zu verbessern.

In diesem Papier wird besprochen, wie Roboter Gesprächspartner anhand visueller Hinweise erkennen können.

Eine Studie zur Merkmalsextraktion für die Bangla-Textklassifikation mit Deep-Learning-Modellen.

Diese Studie untersucht die Rolle von KI bei der Erkennung illegaler Müllkippen im ländlichen Zypern.

Strategien zur Verbesserung der Bildklassifikation durch Minimierung des Hintergrundeinflusses.

Maschinelles Lernen verändert Handelsstrategien bei Rohstoffen und schafft neue Möglichkeiten für Anleger.

CS-Mixer bietet eine neue Möglichkeit, Bilder zu verarbeiten, indem Informationen aus verschiedenen Massstäben kombiniert werden.

Neue Methoden verbessern die Erkennung von Laserstrahlpositionen in modernen Forschungseinrichtungen.

SaEnet verbessert die Leistung von CNNs, indem es sich auf die wichtigen Merkmale in Bildern konzentriert.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der EKG-Klassifikation durch innovative Datenrepräsentation.

Technologie nutzen, um die Datensammlung in chemischen Studien zu optimieren.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von Modellen bei unbekannten Daten in der Computer Vision.

Forscher verbessern die Genauigkeit der Bildklassifikation mit einer neuen Stil-Augmentationstechnik.

DLSIA vereinfacht die Bildanalyse für Wissenschaftler mit Machine-Learning-Techniken.

D-LKA Aufmerksamkeit verbessert die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Bildsegmentierung.

Ein flexibles Modell, das die Fehlerdiagnose in elektrischen Motoren unter verschiedenen Bedingungen verbessert.