Elektrotechnik und Systemtechnik - Bild- und Videoverarbeitung

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Bild- und Videoverarbeitung Verbesserung der Klarheit in der Ultraschallbildgebung mit U-WNO

U-WNO verbessert Ultraschallbilder für bessere Gesundheitsentscheidungen.

Pranava Seth, Deepak Mishra, Veena Iyer

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Elona Shatri, Kalikidhar Palavala, George Fazekas

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Nourelhouda Groun, Maria Villalba-Orero, Lucia Casado-Martin

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Adrien Meyer, Aditya Murali, Didier Mutter

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Bild- und Videoverarbeitung Innovativer Ansatz zur Vorhersage des zerebralen Blutflusses

Seungyeon Kim, Wheesung Lee, Sung-Ho Ahn

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Yehia Lalili, Toufik Bouden, Morad Grimes

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In diesem Artikel geht's um die Rolle von Machine Learning bei der Diagnose von Hirntumoren mit MRI-Technologie.

Juampablo E. Heras Rivera, Agamdeep S. Chopra, Tianyi Ren

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Bild- und Videoverarbeitung Fortschritte bei der Erkennung von Hautläsionen mit TAFM-Net

TAFM-Net verbessert die Analyse von Hautläsionen für schnellere Krebsdiagnosen.

Tariq M Khan, Dawn Lin, Shahzaib Iqbal

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Bild- und Videoverarbeitung Verbesserung der Segmentation von Nieren-Glomeruli mit CovHuSeg

Ein neuer Ansatz verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in Bildern von Nierenpathologien.

Huy Trinh, Khang Tran, Nam Nguyen

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Computer Vision und Mustererkennung Geräusche in visuelle Kunst verwandeln mit Diffusionsmodellen

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Chicago Y. Park, Michael T. McCann, Cristina Garcia-Cardona

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Computer Vision und Mustererkennung Verstehen von Bildsegmentierung und ihrer Unsicherheit

Lerne was über Bildsegmentierung, ihre Techniken und wie wichtig Unsicherheit in der Analyse ist.

M. M. A. Valiuddin, R. J. G. van Sloun, C. G. A. Viviers

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Computer Vision und Mustererkennung Fortschritte in der Videoerstellung: Das VDMini-Modell

Das VDMini-Modell verbessert die Geschwindigkeit der Videoerstellung, ohne die Qualität zu opfern.

Yiming Wu, Huan Wang, Zhenghao Chen

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Forschung schiebt die Grenzen der linsefreien Bildgebung für klarere Bilder weiter.

Abeer Banerjee, Sanjay Singh

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Bild- und Videoverarbeitung Fortschritte in der Vorhersage von Ergebnissen bei Lungenembolien

PEP-Net verbessert die Vorhersage der Überlebensraten für Patienten mit Lungenembolie.

Yalcin Tur, Vedat Cicek, Tufan Cinar

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Unscharfe Bilder in klare Visuals verwandeln mit innovativer Technologie.

MinKyu Lee, Sangeek Hyun, Woojin Jun

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Forscher haben eine Methode entwickelt, um echte Bilder von KI-generierten Bildern zu unterscheiden.

Dimitrios Karageorgiou, Symeon Papadopoulos, Ioannis Kompatsiaris

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Computer Vision und Mustererkennung HSLiNets: Die Zukunft der Fernerkundung

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Youssof Nawar, Nouran Soliman, Moustafa Wassel

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Dengqiang Jia, Xinnian Yang, Xiaosong Xiong

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Bild- und Videoverarbeitung FoveaSPAD: Die Zukunft der 3D-Bildgebung

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Justin Folden, Atul Ingle, Sanjeev J. Koppal

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Xueyang Li, Han Xiao, Weixiang Weng

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