Neuste Artikel für Faltungsneuronale Netzwerke

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.

CLP verwandelt molekulare Daten in Strings, um die Arzneimittelforschung zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von deformierbaren Faltungen zur Verbesserung der semantischen Segmentierung beim autonomen Fahren.

Innovative Methoden verbessern die Website-Identifizierung durch Netzwerkverkehrsanalyse.

Innovative Methoden werden entwickelt, um defekte Satelliten aus der Umlaufbahn zu verfolgen und zu entfernen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen, wo Proteine binden, was bei der Medikamentenentwicklung hilft.

Erfahre, wie Anomalieerkennung die Sicherheit in IoT-Systemen im Gesundheitswesen verbessert.

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

Ein neues Modell verbessert die Bilderkennung für stromsparende Geräte.

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

Schwierigkeiten bei der Vorhersage des MGMT-Status mit MRT bei Gliom-Patienten erkunden.

Eine Studie zeigt, wie KI-Modelle Objekte mit Hilfe von Aufmerksamkeitsmechanismen erkennen.

Dreieckige Eingangsbewegung steigert die Effizienz in konvolutionalen neuronalen Netzwerken.

Neue Methode verbessert Vorhersagen in turbulenter Strömungsdynamik mit reduzierter Komplexität.

Verbesserung der Fehlererkennung und Diagnostik in Kernreaktoren mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Ein neuer Ansatz, um zu analysieren, wie Bildmodelle mit Eingangsveränderungen umgehen.

Einsatz von CNNs zur effizienten Identifizierung von Erdrutschen durch Satellitenbilder.

Ein neuer Ansatz verbessert die Energieeffizienz und die Verarbeitungsgeschwindigkeit in CNNs.