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Lern die Vorteile von EMA in Deep-Learning-Modellen kennen.

Astronomen nutzen Deep Learning, um die Struktur des Universums besser zu verstehen.

Eine neue Methode erreicht hohe Genauigkeit bei der Spracherkennung mit minimalen Daten.

Labelrauschen kann Deep-Learning-Modelle beeinträchtigen; neue Methoden verbessern die Genauigkeit.

HGNet verbessert die drahtlose Kommunikation mit smarten, schnellen Beamforming-Lösungen.

Entdecke, wie THz-Kommunikation und Deep Learning den Datentransfer verändern können.

Neue Techniken verbessern die Erkennung von Gallenblasenkrebs mit Ultraschallbildern.

SEMU-Net verbessert die Herstellung von integrierten silicon-photonischen Geräten.

Lerne, wie du Adams Leistung mit besseren Initialisierungsstrategien verbessern kannst.

Entdecke eine Methode, um Modelle an neue Daten anzupassen, ohne sie umfangreich neu zu trainieren.

Untersuchen, wie hyperbolische Netzwerke gegen feindliche Angriffe resistent sein können.

Erfahre, wie MLVGMs helfen, Computersichtsysteme vor böswilligen Angriffen zu schützen.

Eine neue Methode verbessert CT-Scans, indem sie Deep Learning mit Bildrekonstruktion kombiniert.

Die CNA-Methode verbessert GNNs, indem sie Oversmoothing angeht und die Leistung steigert.

Verborgene Ausgaben bewerten, um sensible Daten in KI-Systemen zu schützen.

Ein neuer Ansatz kombiniert Quantencomputing und Deep Learning, um Teilchensimulationen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die PET-Bildqualität und vereinfacht das Ganze für Ärzte.

Denoising-Modelle haben Schwierigkeiten mit adversarialem Rauschen, aber neue Strategien geben Hoffnung.

FeatureForest vereinfacht die Bildanalyse in der Mikroskopie mit modernen Methoden.

Autoencoder vereinfachen das Verständnis und die Generierung von Daten im Deep Learning.

Neue Algorithmen verbessern die Kompression von Deep-Learning-Modellen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Entdecke, wie Elastic-DETR die Bildauflösung anpasst, um die Objekterkennung zu verbessern.

Entdeck, wie TTVD die Leistung von Deep Learning mit Geometrie verbessert.

Neue Deep-Learning-Techniken verbessern die Tumorsegmentierung bei Behandlungen von Kopf- und Halskrebs.

Untersuchung der Merkmalsinversion im Deep Learning und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre.

Forscher nutzen Deep Learning und Bilder, um die Erkennung von Malware zu verbessern.

Lern, wie neue Methoden die Datengenerierung in der Welt des Deep Learning verbessern.

Maximiere die GPU-Effizienz und senke gleichzeitig die Energiekosten in Deep-Learning-Umgebungen.

Lern, wie TCS die Effizienz und Anpassungsfähigkeit des KI-Modelltrainings verbessert.

Entdecke, wie STEAM das Deep Learning mit effizienten Aufmerksamkeitsmechanismen verändert.

Eine neue Methode, um effiziente synthetische Datensätze für Deep-Learning-Modelle zu erstellen.

Neuer Datensatz ermöglicht bessere Vergleiche von CT-Rekonstruktionsalgorithmen.

Entdecke, wie adversarielle Beispiele die Cybersicherheit herausfordern und wie man sich dagegen verteidigen kann.

Erfahre, wie MIAdam die Modellleistung und Generalisierung im Deep Learning verbessert.

Ein Tool zum Aufspüren von Designgerüchen in Python- und C/C++-Deep-Learning-Code.

Entdeck, wie segmentiertes Deep Hashing die Codesuche für Entwickler verändert.

Kombinierung von CNNs und Aufmerksamkeitsmethoden für bessere Bildklassifizierungsleistung.

Dieser Bericht beschäftigt sich mit den Auswirkungen von verrauschten Labels auf Machine Learning Modelle.

DQA bietet eine clevere Lösung für effiziente Deep Quantization auf ressourcenlimitierten Geräten.

TARDIS hilft Modellen, unbekannte Daten in Satellitenbildern zu erkennen, um die Genauigkeit zu verbessern.